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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 総合講座Ⅳ | 2025 | 後期 | 火5 | 経済学部 | 高橋 将宜 | タカハシ マサヨシ | 1年次配当 | 2 |
科目ナンバー
EC-OM1-044X
履修条件・関連科目等
授業で使用する言語
英語
授業で使用する言語（その他の言語）
授業の概要
＜学位授与方針と当該授業科目の関連＞
この科目は、現実把握力（経済学の専門知識及び社会・人文・自然科学の知識教養に裏付けられた広い視野に立った柔軟な知性に基づき、現実の経済現象を的確に把握することができる）の修得に関わる科目です。
＜概要＞：The themes of this course is Data Science and Economy. This course is designed to introduce you to concepts in statistics that have applications to social sciences. The course does not require a background in calculus, although numbers will be involved.
科目目的
The goal of this course is to learn about the fundamentals of survey techniques and statistical analysis in a social science context. As such, this is an introductory level course in statistics and probability with the aim of social science applications.
到達目標
The focus of the course is to help you develop conceptual as well as numerical knowledge in statistics. This will include: Learning what data are and how to present them using graphs and numerical summaries; computing probabilities to understand randomness and variability; working with samples to understand and infer results for the population; examining variables of data, including determining relationships between variables; developing, conducting, and interpreting hypothesis tests.
授業計画と内容
[1] Course Overview, Basic Concepts in Statistics, R Tutorial
[2] Quantitative and Qualitative Data
[3] Numerical Summary of Data
[4] Standardization and the Normal Model
[5] Scatterplot and Correlation
[6] Randomness and Probability
[7] Sampling and Data Collection
[8] Probability Model and Sampling Distribution
[9] Hypothesis Testing
[10] Simple Regression Model
[11] Multiple Regression Model
[12] Regression Diagnostics
[13] Presentation
[14] Summary and Review of the Course
授業時間外の学修の内容
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 |
|---|---|---|
| 中間試験 | 10 | Midterm Report |
| 期末試験（到達度確認） | 50 | Final Report |
| 平常点 | 30 | Homework Assignments |
| その他 | 10 | Presentation |
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
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
PBL（課題解決型学習）
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
その他
授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）
R statistical environment
実務経験のある教員による授業
いいえ
【実務経験有の場合】実務経験の内容
【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容
テキスト・参考文献等
None