シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2022/04/06 現在 |
| 科目名／Subject | 基礎ゼミナール 小泉 |
|---|---|
| 担当教員（所属）／Instructor | 小泉 大城 (商学部) |
| 授業科目区分／Category | 夜間主コース 共通科目 |
| 開講学期／Semester | 2022年度／Academic Year 前期／Spring Semester |
| 開講曜限／Class period | 水/Wed 6 |
| 対象所属／Eligible Faculty | 商学部夜間主コース／Faculty of CommerceNight School |
| 配当年次／Years | 1年 , 2年 , 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 | 2022/02/28 |
|---|---|
| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
この講義では，統計学において重要な方法のひとつである回帰分析を理解し，実践できるようになることを目標とする． 実データを用いて，回帰分析におけるパラメータ推定や予測を行い，定量的な評価や考察ができるようになることを目指す． |
| 達成目標 ／Course Goals |
(1) 記述統計を理解し，活用することができる (2) 回帰分析のパラメータ推定の意味と評価基準について説明することができる (3) 実データを用いて回帰分析のパラメータ推定を行うことができる (4) 回帰分析による予測について説明することができる (5) 実データを用いて回帰分析による予測を行うことができる (6) 実データを用いて回帰分析による予測の評価を行うことができる (7) 論点がしっかりと整理されたレポートを書くことができる |
| 授業内容 ／Course contents |
第１～２週 イントロダクション 記述統計の基礎（可視化と数値化） 第３～５週 単回帰分析と相関係数 第６～１０週 重回帰分析と決定係数 情報量規準による説明変数選択 クロスバリデーションによる予測性能評価 第１１～１４週 重回帰分析の発展的話題 第１５週 まとめと近年のデータサイエンスの関連等 |
| 事前学修・事後学修 ／Preparation and review lesson |
事前に授業内容を参照し，使用教材の対応する箇所をよく読んでおくこと． また，講義で解説した箇所を事後によく読み，復習に努めること． |
| 使用教材 ／Teaching materials |
米谷 学 著，「7日間集中講義！ Excel回帰分析入門 ツールで拡がるデータ解析＆要因分析」，オーム社，2018年 (ISBN 978-4-274-22276-4)． |
| 成績評価の方法 ／Grading |
レポート課題（2回，計60点）および期末試験（40点）による． 講義の理解度に応じて、上記の他に追加的なレポート課題（高々10％程度）を課す場合がある． |
| 成績評価の基準 ／Grading Criteria |
社会情報学科標準成績評価基準に従う． |
| 履修上の注意事項 ／Remarks |
あらかじめ情報総合センターでアカウントを取得しておくこと． 自分でパソコンを用意しMicrosoft Word および Excelをインストールしておくこと．なお，本学学生はMicrosoft Office 365をインストールすれば，無償でこれらのソフトウェアを利用することができる．詳細は情報総合センターWebページを参照のこと． |
| リンク先ホームページアドレス ／URL of syllabus or other information |
https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274222764/ https://www.otaru-uc.ac.jp/center/custom8.html https://www.otaru-uc.ac.jp/center/ms.html |
| 実務経験者による授業 ／Courses conducted by the ones with practical experiences |
該当しない |