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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 数量分析 | 2026 | 秋学期 | 木4 | 国際経営学部 | 笹沼 克信 | ササヌマ カツノブ | 2年次配当 | 2 |
科目ナンバー
GM-OI2-GE05
履修条件・関連科目等
It is strongly recommended that students take this course AFTER completing the following courses:
- Introductory Mathematics for Management (経営数学入門)
- Mathematics for Management (経営数学)
- Introduction to Statistics for Management (経営統計入門)
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
This course covers linear programming, inventory control, decision-making under risk and uncertainty, and game theory.
科目目的
This course aims to provide students with a foundational understanding of quantitative modeling and data analysis techniques, including optimization, forecasting, simulation, and queueing theory, for effective decision making under uncertainty.
到達目標
Upon successful completion of this course, students will be able to:
- Understand fundamental quantitative methods used in operations and data analytics.
- Formulate and solve optimization problems using linear programming and related models.
- Apply regression, data mining, forecasting, simulation, and queueing techniques to analyze data.
- Use analytical tools to model and solve real-world operational and managerial problems.
授業計画と内容
講義内容は状況により変更する可能性がある。
The following schedule is subject to change.
1. Course Orientation
2. Linear Programming Part 1 (basics)
3. Linear Programming Part 2 (sensitivity analysis)
4. Linear Programming Part 3 (network modeling, integer programming)
5. Waiting Line Models (Queueing Theory) Part 1 (basics)
6. Waiting Line Models (Queueing Theory) Part 2 (applications)
7. Midterm
8. Simulation Part 1 (basics)
9. Simulation Part 2 (applications)
10. Multicriteria Decisions (Goal Programming)
11. Time Series Analysis and Forecasting Part 1 (basics)
12. Time Series Analysis and Forecasting Part 2 (various techniques)
13. Markov Processes
14. Final Review
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 |
|---|---|---|
| 中間試験 | 40 | Midterm Exam |
| 期末試験（到達度確認） | 40 | Final exam |
| 平常点 | 20 | Class participation (assessed through quizzes in every class) |
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
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
教科書: Camm, Jeffrey D. et al., An Introduction to Management Science: Quantitative Approaches to Decision Making, 16th Edition (WebAssign access code). Cengage Learning.
教科書の詳細について、第1回目の授業で説明をします。これを聞き逃した場合、WebAssignへの登録作業が遅れ、宿題やクイズの提出ができなくなるなど不利益を被ることになります。履修をまだ決めてなくても、必ず第1回目の授業に出席してください。
Textbook: Camm, Jeffrey D. et al., An Introduction to Management Science: Quantitative Approaches to Decision Making, 16th Edition (WebAssign access code). Cengage Learning.
More details about the textbook will be explained in the first class. If you miss this, it will delay your registration in WebAssign and prevent you from submitting homework and quizzes. Please be sure to attend the first class even if you have not yet decided to take this course.
その他特記事項
Office hours will be announced in class.