シラバス情報

注）公開用シラバス情報となります。在学生の方は、「UNIVERSAL PASSPORT」で詳細をご確認下さい。

科目名	データ解析Ｂ（Data Analysis B）
担当教員名	本村　裕之
配当学年	3	開講期	後期
必修・選択区分	選択	単位数	2
履修上の注意または履修条件
受講心得	出席状況を直接の評価基準とするわけではありませんが、遅刻と欠席による授業内容の把握の遅れは、そのまま、課題提出の困難さを招きますので注意してください。
教科書	適宜資料を渡します。
参考文献及び指定図書	数理統計学内田老鶴圃　鈴木武・山田作太郎共著
関連科目	データ解析Ｂ、プログラミング言語、プログラミング入門、情報システム論、システム分析論、データベース論、マーケティングリサーチ
オフィスアワー

授業計画	学習内容	学習課題(予習・復習)
授業の目的	経済経営部門におけるデータ解析は、専ら、現実社会から発生する経済統計量や、収集された社会調査データに対する評価を期待されています。この講義では、標本空間に関する推測を行うために必須である統計理論の知識をもとにして、データを解析する際に必要となる検定方法の妥当性、適応性を講義し、講義とコンピュータ実習を通じて、データ解析の能力を高めていきます。
授業の概要	データ解析Ａでは、プログラミング上でのデータの基本的な扱い方を学び、基本統計量の導出や線型計画法を理解し、得られた推計値に対する意味付けが行えるようになることを目標とします。
授業計画	○第１回　データ解析Ｂ概観授業ではRという、ソフトウエアを使って統計や計算の処理を行っていきます。 ○第２回　R入門・利用上のルール（復習）データ解析Ａで使用したRについて復習しておきます。 ○第３回　行列の基本・演算ミクロ経済学・マクロ経済学にかかわらず、経済学を学ぶ際にはとても重要な線形代数（行列）の概念について学んでいきます。 ○第４回　行列の基本・演算２第３回に引き続き、行列の演算について学びます。 ○第５回　行列を使った経済学の実際実際に行列が、経済学のどのような場面で有効になるのかを、プログラミングを交えて学びます。 ○第６回　Rでの行列演算データを系列データとして取得・分析する際の行列形式の扱いについて学習します。 ○第７回　行列の表示実行された結果に対して、MATTRIBステートメントを使った表形式の出力を学びます。 ○第８回　行列データ外部記憶装置に保存された、そのままプログラミングに使うには適さないようなデータを、読み込み、データセットとして利用する方法を学びます。 ○第９回　プログラミング１分散・共分散といった統計の概念を学び、相関係数を生成するプログラムの作製を考えます。 ○第10回　プログラミング２ OUTPUTとして出力された実行結果を、データセットとして保存し、利用する方法を学びます。 ○第11回　プログラミング３モジュール・ネスト・関数型モジュールといった、サブルーチンという単語では聞き覚えのあるかもしれない概念について、学び、複雑なプログラムを組んでいく際の手続きについて考えます。 ○第12回　SPSS入門 RがCUIとしての統計アプリケーションの代表だとすれば、GUIの代表格であるSPSSについてその利用法を学びます。 ○第13回　SPSSによるデータ処理現実のデータを利用した、SPSSによる統計処理を学びます。 ○第14回　SPSSによるデータ処理２前回に引き続きSPSSによる統計処理を学びます。 ○第15回　データ解析Ｂまとめ２種類の統計アプリケーションについて、その有効性と可能性を考え、一歩進んだエンドユーザーとなるために準備しなければならないことについて考えます。 ○第16回　期末試験期末試験を実施し、年間の評価を行います。
授業の運営方法
備考
学生が達成すべき到達目標

評価方法	評価の割合	評価の実施方法と注意点
試験	80
小テスト
レポート	20
成果発表
作品
その他
合計	100	―