シラバス参照
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シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2025/05/21 現在 |
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開講科目名 ／Course |
データを用いた実証分析入門 | ||||||||
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時間割コード ／Course Code |
E1G10111_E1 | ||||||||
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開講所属 ／Course Offered by |
経済学部／Faculty of Economics | ||||||||
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ターム・学期 ／Term・Semester |
2025年度／Academic Year 第1クォーター／1Q | ||||||||
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曜限 ／Day, Period |
火／Tue 4 | ||||||||
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開講区分 ／Semester offered |
前期／the former term | ||||||||
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単位数 ／Credits |
2.0 | ||||||||
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学年 ／Year |
2,3,4 | ||||||||
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主担当教員 ／Main Instructor |
中村 文香 | ||||||||
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科目区分 ／Course Group |
_ | ||||||||
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授業形態 ／Lecture Form |
講義 | ||||||||
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教室 ／Classroom |
東１号館Ｅ１-１０３／E1-103 | ||||||||
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開講形態 ／Course Format |
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ディプロマポリシー情報 ／Diploma Policy |
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教員名 ／Instructor |
教員所属名 ／Affiliation |
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| 中村 文香 | 経済学部（教員） |
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授業の概要・ねらい ／Course Aims |
ビッグデータ時代到来と言われて久しい今日、データを適切に分析し、適切に解釈する能力はすべての人に必要なスキルとなりつつあります。 この授業では、「学祭の売り上げを向上させるには？」というテーマを例に、統計学の基礎的な知識を用いて、Excelで実際のデータを加工・整理する手法を学びます。 |
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到達目標 ／Course Objectives |
・データを適切に管理・整理する手法を身に着ける ・データを見やすく加工し、データの性質を知る方法を学ぶ ・データから全体の性質を知る方法を学ぶ |
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成績評価の方法・基準 ／Grading Policies/Criteria |
小テスト100％ |
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教科書 ／Textbook |
特になし |
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参考書・参考文献 ／Reference Book |
特になし |
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履修上の注意 ・メッセージ ／Notice for Students |
特になし |
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履修する上で必要な事項 ／Prerequisite |
授業内でPCを使用します。各自持参してください。 |
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履修を推奨する関連科目 ／Related Courses |
統計学入門 |
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授業時間外学修についての指示 ／Instructions for studying outside class hours |
データ分析の手法を身に着けるためには、方法を理解するだけでなく実践を通じて慣れていくことが重要です。講義中の演習以外にも、さまざまなデータに触れることを意識してください。 |
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その他連絡事項 ／Other messages |
授業までに配布する資料を入手し、各自持参してください。授業時間内に資料配布は行いません。 |
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授業理解を深める方法 ／How to deepen your understanding of classes |
実際に自分の手を動かし、授業内で解説する関数等を最後まで実行できるように努めてください。分からない箇所はそのままにせず、都度質問するようにしてください。 【「アクティブ・ラーニング」実施要項 ⑥】 |
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オフィスアワー ／Office Hours |
事前にメールでアポイントを取ってください。 |
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科目ナンバリング ／Course Numbering |
E07032J01000G212，E07032J01000B212，E07032J01000A212，E07032J01000P212，E07032J01000S212 |
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実務経験 ／Practical Experience |
無 |
| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け ／Subjects and position in the whole course |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考（担当） ／Notes |
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| 1 | 第1回 | イントロダクション、データの構造 | ・用語の説明 ・実証分析とは ・データの構造 |
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| 2 | 第2回 | 記述統計➀：データを見やすく整理する | ・グラフの種類 ・Excelを用いた度数分布表 |
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| 3 | 第3回 | 記述統計②：データに合わせたグラフを作成する | ・さまざまなグラフ | |
| 4 | 第4回 | 平均と分散・標準偏差：売上額の平均とばらつきを知る | ・Excelを用いた平均、分散と標準偏差の計算 | |
| 5 | 第5回 | 共分散と相関係数：天気と売り上げの関係 | ・散布図 ・共分散と相関係数 |
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| 6 | 第6回 | 推測統計➀：限られたデータから全体を予測する | ・推測統計とは | |
| 7 | 第7回 | 推測統計②：正しいデータのとり方とは | ・ランダムサンプリング ・データ管理 |
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| 8 | 第8回 | 標準誤差：グループ間の売り上げの違いを明らかにする | ・標準誤差 ・標準誤差を考慮したグラフ |
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| 9 | 第9回 | 仮説検定①：天気によって売り上げは変わるのか？ | ・仮説検定の考え方 | |
| 10 | 第10回 | 仮説検定②：天気によって売り上げが変わるかどうかを確かめる | ・t検定 | |
| 11 | 第11回 | 回帰分析①：各時間帯の売り上げを予測する | ・ノンパラメトリック回帰 | |
| 12 | 第12回 | 回帰分析②：売上予測をモデル化する | ・線形回帰 | |
| 13 | 第13回 | ランダム比較試験①：割引券を配ると売り上げが上がる？ | ・因果と相関 | |
| 14 | 第14回 | ランダム比較試験②：割引券の効果を検証する | ・ランダム比較試験 | |
| 15 | 第15回 | まとめ | ・これまでの復習 ・実際にデータを扱うときの注意点 |