シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2023/03/17 現在 |
| 科目名／Subject | 社会情報特講ＩＩ |
|---|---|
| 担当教員（所属）／Instructor | 穴澤 務 (商学部) |
| 授業科目区分／Category | 昼間コース 学科別専門科目 |
| 開講学期／Semester | 2016年度／Academic Year 前期／Spring Semester |
| 開講曜限／Class period | 月/Mon 1 |
| 対象所属／Eligible Faculty | 商学部／Faculty of Commerce |
| 配当年次／Years | 3年 , 4年 |
| 単位数／Credits | 2 |
| 研究室番号／Office | |
| オフィスアワー／Office hours |
| 更新日／Date of renewal | 2016/02/03 | ||
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| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
本講義では、オペレーションズ・リサーチ（OR）で扱う手法の理論を学修するとともに、それらを実際に身近なソフトウェアで実践するためのスキルを身に付ける。ORは、企業などの働く現場で、経験や勘だけに頼らずに、データに基づいて合理的に意思決定するための方法論の体系と言える。その理論自体が興味深いだけでなく、実際に活用できてその有用さが理解できる実践科学でもある。そこで本講義では、平易な問題を身近なソフトウェア（Excel）で解きながら、理解を深めていきたい。 | ||
| 達成目標 ／Course Goals |
・問題を正しく把握し、適切なモデルに定式化できる。 ・モデルをExcelワークシートの計算式や関数を用いて適切に表現し、ツールを用いて求解できる。 ・得られた解を吟味し、モデルの再検討や改良ができる。 |
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| 授業内容 ／Course contents |
第1〜3回：データ解析の基本（Excelの基本、記述統計、経済性分析など） 第4,5回：線形計画法（最適セールスミックス、輸送問題など） 第6,7回：日程計画（ノード時刻計算、クリティカルパスなど） 第8回：前半のまとめ（小テスト含む） 第9,10回：確率の基本（確率分布と期待値、擬似乱数など） 第11,12回：在庫管理（確定的・非確定的需要の問題など） 第13,14回：待ち行列理論（M/M/1,M/M/sなど） 第15回：後半のまとめ（小テスト含む） |
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| 使用教材 ／Teaching materials |
教科書は用いず、教員が作成した教材を配布する。参考書は適宜紹介する。 |
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| 成績評価の方法 ／Grading |
基本的には、授業中の2回の小テストを80%、平常点を20%とウェイトづけして評価するが、自由課題を出題してその解答をボーナス的に加味することもありうる。 |
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| 成績評価の基準 ／Grading Criteria |
小樽商科大学の標準的な評価基準に従って評価する。 秀 (100-90)総合評価 100〜90％ 優 (89-80)総合評価 89〜80％ 良 (79-70)総合評価 79〜70％ 可 (69-60)総合評価 69〜60％ 不可(59-0) 総合評価 59％以下 |
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| 履修上の注意事項 ／Remarks |
高等学校の数学Ⅰ程度の数学を用いるが、その他の数学が必要な場合はその都度丁寧に説明する。数理的な内容に関心が高い学生諸君の受講を歓迎する。 | ||
| 遠隔授業 ／Online class |
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