シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2025/03/14 現在 |
| 科目名／Subject | 数理統計学 |
|---|---|
| 担当教員（所属）／Instructor | 木戸 大道 (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 | 2025年度／Academic Year 後期／Fall Semester |
| 開講曜限／Class period | 木/Thu 2 |
| 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 | 3年 , 4年 |
| 単位数／Credits | 2 |
| 研究室番号／Office | 木戸 大道(1号館442室) |
| オフィスアワー／Office hours | 木戸 大道(事前連絡必須) |
| 更新日／Date of renewal | 2025/02/28 | ||
|---|---|---|---|
| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
目的：本授業は，統計学をより深く理解するとともに，その応用先として因果推論を学ぶことを目的とする．応用先として因果推論を選んだのは，近年この分野を扱える人材が政府・企業で求められており，その重要性が高いからである．因果推論とは，施策の因果効果をデータから明らかにする一連の統計的手法のことである．因果推論を用いることにより，「失業者に対する職業訓練が失業率を低下させたのか」，「広告が売上を増加させたのか」などといった政策的・ビジネス的に重要な疑問に対し，データを用いて具体的に解答することができる． 方法：授業は講師による講義形式で行う． |
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| 達成目標 ／Course Goals |
推測統計学の重要事項と因果推論の基礎的事項について理解するとともに，それを自分で適用する力を身に付けること． | ||
| 授業内容 ／Course contents |
第１回 授業の概要と因果推論の動機付け 第２回 １次元確率変数と２次元確率変数 第３回 大数の法則と中心極限定理 第４回 最小二乗法 第５回 信頼区間と仮説検定 第６回 潜在的結果フレームワーク 第７回 無作為比較試験 第８～９回 観察データを用いた因果推論 第１０～１１回 操作変数法 第１２～１３回 回帰非連続デザイン 第１４～１５回 差の差分析 |
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| 事前学修・事後学修 ／Preparation and review class |
事前学修：manabaに掲載される授業資料に目を通し，疑問点や不明点を明確にしておくこと． 事後学修：manabaに掲載される練習問題に取り組むこと． |
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| 使用教材 ／Teaching materials |
講師が用意した教材を用いる． | ||
| 成績評価の方法 ／Grading |
期末試験１００% | ||
| 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 |
経済学科開講科目「統計学」「計量経済学」を履修済みであることが望ましい． | ||
| 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 |
①面接授業／Face-To-Face class | ||
| 遠隔授業 ／Online class |
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