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科目一覧へ戻る | 2022/09/07 現在 |
開講科目名 /Course |
データ処理/Data Processing | |||||||||||||||
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時間割コード /Course Code |
E2F00004_E1 | |||||||||||||||
開講所属 /Course Offered by |
経済学研究科/Graduate School of Economics | |||||||||||||||
ターム・学期 /Term・Semester |
2022年度/Academic Year 第2クォーター/2Q | |||||||||||||||
曜限 /Day, Period |
木/Thu 1 | |||||||||||||||
開講区分 /Semester offered |
第2クォーター/2Q | |||||||||||||||
単位数 /Credits |
1.0 | |||||||||||||||
学年 /Year |
1,2 | |||||||||||||||
主担当教員 /Main Instructor |
岩田 英朗 | |||||||||||||||
科目区分 /Course Group |
_ | |||||||||||||||
授業形態 /Lecture Form |
演習 | |||||||||||||||
教室 /Classroom |
担当教員研究室/担当教員研究室 | |||||||||||||||
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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岩田 英朗 | 経済学部(教員) |
授業の概要・ねらい /Course Aims |
本授業科目では,情報化社会が進展する中で必須となっているデータの効率的な処理方法について探求します。一般的な表計算ソフトを活用し,データベースから統計情報を効率的に算出する手法を学修します。同時に,算出結果の適切なビジュアル化手法の探求を通して,データ処理が有する真の価値について学びます。 本授業を通して受講生は,統計処理の意味するところを実証的に理解することを期待します。 論理的思考や批判的思考の源泉は,科学に立脚した知識です。情報化が進む現代は玉石混淆の情報で溢れています。情報が有する「価値」を意識し,統計解析への理解を高めてもらいます。 |
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到達目標 /Course Objectives |
・表計算ソフトを用いて,データの整理・管理ができる。 ・表計算ソフトを用いて,データの統計解析ができる。 ・統計解析に必要な基礎的な知識を習得し,他者に理解内容を説明できる。 |
成績評価の方法・基準 /Grading Policies/Criteria |
授業では課題(指定した文献の事前読書や課題内容に沿った能動的調査・次回ディスカッションのための資料作成等)を提示します(事前学習内容はメモとして提出を求めることがあります)。 また,調査・考察の結果をまとめた複数回のプレゼンテーションを求めます。 本授業の目的および到達目標より、授業内で自身の考えを他者に提示しディスカッションを行う行為も必須です。 以上を踏まえ、達成目標の達成度を測るため以下の3点を基準に総合的に評価します。ただし、割合はおおよその値です。 ・ 統計解析を活用したデータ処理能力(50%) ・ ディスカッションやグループワークへの参加姿勢(25%) ・ 授業内でのプレゼンテーション(25%) |
教科書 /Textbook |
Excelでできるらくらく統計解析,藤本壱・著,自由国民社,1700円+税,ISBN-13: 978-4426121585-1 |
参考書・参考文献 /Reference Book |
特になし |
履修上の注意 ・メッセージ /Notice for Students |
パソコン必携化(BYOD)に基づき,自身が用意したコンピュータを利用して授業を進めます。 授業は,自身のコンピュータを必ず準備して望んでしてください。 |
履修する上で必要な事項 /Prerequisite |
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履修を推奨する関連科目 /Related Courses |
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授業時間外学修についての指示 /Instructions for studying outside class hours |
大学院設置基準では大学(教員)に対し、学生の単位修得に際しては十分な自主的学修時間を提供するよう求めています。 従って本授業においても、「授業計画」や「成績評価の方法」で示した予習やレポート作成等の授業時間外学修を求めます。 これら自主的学修を怠った場合は、単位修得が不可能になることを十分に認識してください。 |
その他連絡事項 /Other messages |
パソコン必携化(BYOD)に基づき,自身が用意したコンピュータを利用して授業を進めます。 授業は,自身のコンピュータを必ず準備して望んでしてください。 |
授業理解を深める方法 /How to deepen your understanding of classes |
本授業では,以下の取り組みを授業内に取り入れています。 ・自主演習 ・学生による発表をともなう学習 ・グループワークをともなう学習 |
オフィスアワー /Office Hours |
授業開講時: 前期:火曜日・12:20~13:00,後期:水曜日・12:20~13:00,訪問先:西3号館 岩田研究室 |
科目ナンバリング /Course Numbering |
E60034J11119Y545,E60034J11119Y545,E60034J11119Y545,E60034J11119Y545,E60034J11119Y545,E60034J11119Y545,E60034J11119Y545,E60034J11119Y545 |
No. | 回(日時) /Time (date and time) |
主題と位置付け(担当) /Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 /Methods and contents |
備考 /Notes |
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1 | ガイダンスおよび統計の基本 | 度数分布表・ヒストグラム・平均・分散・標準偏差・モードとメディアン | ||
2 | 相関と回帰 | 散布図・相関係数・回帰直線 | ||
3 | 確率変数と確率分布 | 確率変数の期待値と分散・正規分布・二項分布 | ||
4 | 推定 その1 | 統計量と点推定・中心極限定理・母平均の区間推定 | ||
5 | 推定 その2 | 母平均の区間推定・母分散の区間推定・母比率の区間推定 | ||
6 | 検定 その1 | 母平均の検定・母分散の検定・母比率の検定 | ||
7 | 検定 その2 | 母平均の差の検定・母分散の比の検定 | ||
8 | 重回帰分析 | 重回帰分析 |