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授業情報／Course information

科目一覧へ戻る 2024/01/31 現在

科目名／Subject 統計演習B
担当教員（所属）／Instructor 水村　陽一 (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 2023年度／Academic Year 　前期／Spring Semester
開講曜限／Class period 他
対象所属／Eligible Faculty 商学部昼間コース／Faculty of CommerceDay School,商学部夜間主コース／Faculty of CommerceNight School
配当年次／Years 2年 , 3年 , 4年
単位数／Credits 2
研究室番号／Office 水村　陽一
オフィスアワー／Office hours 水村　陽一(manabaで連絡をします。)
更新日／Date of renewal 2023/02/27
授業の目的・方法
／Course Objectives and method		 この授業は、経済データの分析で使われる統計的手法を習得することを目的としています。授業方法は、動画配信による講義と演習問題の出題をして授業を進めます。本科目の履修を通して獲得が期待される能力・技能は、統計的手法に関する重要な事項を習得して、それを経済分析に適用する能力です。
達成目標
／Course Goals		 経済データの分析で使われる統計的手法を習得する。
講義で説明した手法を用いて、経済現象について説明する。
ExcelとRによるデータの分析手法を習得する。
授業内容
／Course contents		 第1回　ExcelとWordの使い方：図表の作成と加工、レポートの書き方
第2回　1変数データの整理：データの中心をとらえる記述統計量
第3回　1変数データの整理：データの広がりをとらえる記述統計量
第4回　1変数データの整理：データの中心と広がりをとらえる図表
第5回　1変数データの整理：データの中心と広がりをとらえる図表
第6回　Rの使い方：Rインストールと基本操作およびデータの読み込み
第7回　Rの使い方：データの加工、記述統計量に関する図表の作成
第8回　時系列データの分析：指数、折れ線グラフと変化率折れ線
第9回　2変数のデータの整理：クロス集計表
第10回　2変数のデータの整理：共分散と相関係数行列
第11回　2変数のデータの整理：散布図と回帰直線
第12回　回帰分析：仮説検定と単回帰分析
第13回　回帰分析：重回帰分析、2項選択モデル
第14回　回帰分析：回帰診断
第15回　まとめ
＊受講生の理解に合わせ、講義計画を変更することがあります。
事前学修・事後学修
／Preparation and review class		 事前学修としては、テキストの該当箇所を読まれることや事前に配布するレジュメをよく読むこと。
事後学修は講義時に課題を出題します。
使用教材
／Teaching materials		 教科書は以下の通り。また、講義資料をmanabaにアップロードします。
隅⽥和⼈・岡本基・⽔村陽⼀・岩澤政宗・⾦燕春・吉⽥崇紘(2020)『はじめての経済データ分析』オーム社
成績評価の方法
／Grading		 授業期間中に課題を課し、この平均点で評価をします。
成績評価の基準
／Grading Criteria		 経済学科成績評価の統一基準に従う。
履修上の注意事項
／Remarks		 統計学AあるいはBを履修済みであること。
追加情報や修正情報はmanabaから確認して下さい。

「統計演習B」と「統計演習A」は同一の内容の授業をします。履修を希望する方は、いずれか1つを履修して下さい。両方を履修することはできません。学年や学生番号などによるクラスの指定は行いません。自分で希望するクラスを選んでください。授業の形式ですが、「統計演習B」はオンデマンド形式で「統計演習A」は面接形式で、実施されます。
実務経験者による授業
／Courses conducted by the
ones with practical
experiences		 該当しない／No
授業実施方法
／Method of class		 ⑥遠隔授業（時間割を指定しないオンデマンド）／Online class（on-demand classes not following class timetable）
遠隔授業
／Online class
☑ 遠隔授業／Online class

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