経済ビジネス特講B
Advanced Economics and Business Administration B

授業科目区分

専門科目
専門科目 環境と社会系, 専門科目 総合系

まちラボとわくらぼの使用について:使用しない
選択科目 2単位 3年次・4年次 後期


担当教員

田村 龍一

研究室のホームページ,SNSなど

NDC

351/359/334

科目分類コード

7030

オフィスアワー

この科目のキーワード

記述統計 推測統計 仮説検定 計量経済モデル データ・ドリブンマーケティング

説明に使用する言語

主として日本語を使用する

使用する教材の言語

日本語・英語で記述された資料を使用する

この科目に必要な日本の文化・事情の知識について

到達目標

社会・経済に関するデータから、特徴を要約・可視化し、自分で設定した仮説を統計学の手法を用いて検証することができる。

授業の簡単な概要

インターネットを介したデータ配信技術の向上により、人間の社会行動や商品の性質や価格に関して、詳細かつ大量な社会経済データが利用可能となっています。現在、世界中でこのようなデータから社会や経済に関するデータを分析できる人間が求められています。この授業では、将来企業のマーケティングや公的機関などでのデータ分析を行ってみたい学生を対象に、「R」というフリーの統計解析環境を用いて、記述統計・推測統計の手法の基本を学習します。授業は方法論の説明とパソコンと「R」を使った実習を同時に行います。

学習内容

  1. イントロダクション:記述統計と推測統計を使ったデータ分析の方法とは。統計解析ソフトウエア「R」入門
  2. 記述統計(1):データの特徴を捉える記述統計量(平均・分散・標準偏差)とその計算方法
  3. 記述統計(2):社会や経済データの記述に頻用されるその他の記述統計量とその計算方法
  4. 記述統計(3):複数のデータの関係を知る記述統計量とその計算方法
  5. プログラミング実習:データ構造と基本アルゴリズムの紹介。これらを活用して、より高度な記述統計分析を試みる。
  6. 推測統計(1):母集団と標本
  7. 推測統計(2):精度の高い推測を行うための統計量の性質:一致性・不偏性・効率性の説明と、データを使った確認
  8. 推測統計(3):仮説検定の方法
  9. 推測統計の方法(1):2標本の違いに関する仮説検定手法とその実習
  10. 推測統計の方法(2):分散分析とその実習
  11. 推測統計の方法(3):線形回帰モデルとその実習
  12. 推測統計の方法(4):判別分析の基本とその実習
  13. 推測統計の方法(5):カテゴリデータの扱い(1)
  14. 推測統計の方法(6):カテゴリデータを用いたマーケティング分析
  15. 推測統計の方法(7):総合演習:データを入手し、必要な下準備を適用し、データの特徴を記述統計で捉え、仮説を推測統計モデルによって検証する

授業時間外での学修

分析データは共有するので、授業の実習で扱ったソフトウエアを使った分析を時間のあるときに実行して習熟することが望ましい。

成績評価の基準と方法

S: 記述統計・推測統計の両方について、正しい理解があり、ソフトウエアを用いた分析を実行できる。 A: データの整形から記述統計を見通しよく実行し、データの特徴を的確に捉え、プレゼンテーションすることができる。 B: データの整形から記述統計を見通しよく実行し、データの特徴を的確に捉えることができる。 C: 記述統計の基本、統計解析ソフトウエアの扱い方を理解している

達成度評価(評価方法:合計100点)

試験:      / 100
レポート:    50 / 100
小テスト(中間テストなど含む): / 100
小レポート(中間レポートなどを含む): 50 / 100
作品:      / 100
ポートフォリオ: / 100
その他:

教科書・テキスト

こちらで配布する。

参考図書・参考文献等

「統計学の図鑑」涌井良幸・涌井貞美著、技術評論社

履修もしくは取得していなければいけない科目

特になし

学習支援

オフィスアワーでの来室による質問、時間外でのメールでの質問を歓迎する。

その他この科目を履修するために必要な条件

Webで利用可能なさまざな大規模データに対して、コンピュータの力を利用して、その特徴を把握していきます。その手法には「定石」があるので、データの多さに嫌気をさすことなく、冷静に作業を行うことが必要です。