シラバス(講義概要)データベース

シラバス

授業科目名	年度	学期	開講曜日・時限	学部・研究科など	担当教員	教員カナ氏名	配当年次	単位数
ベーシック演習Ⅰ	2024	春学期	木3	商学部	福田　公正	フクダ　コウセイ	1年次配当	2

科目ナンバー

CM-AD1-01XS

履修条件・関連科目等

1年次配当の事前登録科目です。詳細はベーシック演習要項で確認してください。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

〔テーマ〕家賃などのデータ分析
株価や家賃さらにはプロ野球選手の年俸など、私たちの周りには様々なデータがあります。そして、それらは投資や賃貸さらには球団経営を左右します。当演習では、受講者が自由にテーマを選んでデータ分析を行います。たとえば地方出身の受講者は大学近くのアパート等を借りて初めての東京生活を開始しますが、家賃に関心があるはずです。家賃の決定要因は部屋の広さや築年数そして駅からの距離などですが、この演習で各要因が家賃をどの程度決定づけているのかが明らかになります。

科目目的

この科目は、カリキュラム上のスタンダード科目として位置付けられていることから、受講者が経済や経営に関する個別具体的な事象に関する認識を深めるとともに、データ分析に対する基礎的な知識を習得することを目的としています。また、この科目は、学位授与の方針で示す「情報処理能力、定量的分析能力」を修得することを目的としています。

到達目標

この科目の到達目標は、受講者が経済や経営に関する個別具体的な事象に関心を持ち、そうした事象に関係するデータを自ら収集・分析できるようになることです。

授業計画と内容

以下は予定であり、受講者数などによって部分的に変更される可能性があります。
（ベーシック演習I）
１回　自己紹介とシラバスの確認など
２回 Excelによる基本統計量の算出
３回　作業結果に対する講評
４回　Excelによる散布図の作成
５回　作業結果に対する講評
６回　Excelによる家賃の単回帰分析
７回　作業結果に対する講評
８回　Excelによる家賃の重回帰分析
９回　作業結果に対する講評
10回　Excelによる都道府県データの回帰分析
11回　作業結果に対する講評
12回　自由テーマによる回帰分析
13回作業結果に対する講評
14回　回帰分析に際しての注意点の確認
（ベーシック演習II）
１回　Rの使用法の習得
２回　Rによる家賃の回帰分析
３回　作業結果に対する講評
４回　Rによるパネルデータ分析
５回　作業結果に対する講評
６回　Rによるロジット分析
７回　作業結果に対する講評
８回　Rによる主成分分析
９回　作業結果に対する講評
10回　Rによる共分散構造分析
11回　作業結果に対する講評
12回　自由テーマによるレポートの作成
13回　作業結果に対する講評
14回　演習の改善点の確認と成績評価

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと／授業終了後の課題提出

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

種別	割合（％）	評価基準
レポート	60	課題の趣旨を理解した上で、収集したデータを解析し、事象を統計的視点から説明できるかどうかを評価します。
平常点	40	授業への参加・貢献度、受講態度（意見の表明、他の学生と協調して学ぶ態度等）の状況を基準とします。

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

実施しない

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法