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 |
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特別講義Ⅰ | 2025 | 前期 | 月3 | 経済学部 | 蒲谷 景 | カバヤ ケイ | 2年次配当 | 2 |
科目ナンバー
EC-OM2-011X
履修条件・関連科目等
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
<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>
本演習ではExcelとRを用いてデータ分析のスキルを身に付けていきます.前半は,Excelを用いてデータを整理したり,Excelのマクロを用いて処理の自動化をしたりします.併せて,統計分析の基礎となる標本や検定などについても理論と実践の両面から理解していきます.後半は,Rの基本的な操作を学んだ上で,回帰分析のテクニックを習得します.さらに,消費者の選択行動などを分析するためのツールである二項選択モデルや多項選択モデルについても学習します.
科目目的
ExcelやRを用いて自分自身でデータ分析ができるようになることが目的です.
到達目標
・Excelを用いて分析用のデータを整備することができる.
・Rを用いて回帰分析や最尤推定などができるようになる.
・統計分析の理論についても一定の理解を持つ.
授業計画と内容
第1回 ガイダンス
第2回 Excel:基本操作・グラフの作成
第3回 Excel:データの取得・記述統計
第4回 Excel:関数の利用・マクロの実践
第5回 Excel:確率分布と標本
第6回 Excel:推定と検定
第7回 R:基本操作
第8回 R:グラフの作成
第9回 R:回帰分析
第10回 R:重回帰分析
第11回 R:最尤推定
第12回 R:二項選択モデル
第13回 R:多項選択モデル
第14回 まとめ
※進捗状況や習熟度により内容変更の可能性があります.
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 |
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平常点 | 100 | 授業への参画度や課題の提出状況などを基に評価します. |
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
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
実習、フィールドワーク
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
実施しない
授業におけるICTの活用方法(その他の内容等)
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
授業中に適宜紹介します.