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シラバス参照/View Syllabus

授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る/Return to the Course List 2020/09/23 現在/As of 2020/09/23

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Course
多変量解析a/MULTIVARIATE ANALYSIS(A)
開講所属
/Course Offered by
経済学部/ECONOMICS
ターム?学期
/Term?Semester
2020年度/2020 Academic Year  春学期/SPRING SEMESTER
曜限
/Day, Period
火1/Tue 1
開講区分
/semester offered
春学期/Spring
単位数
/Credits
2.0
学年
/Year
3,4
主担当教員
/Main Instructor
樋田 勉

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Affiliation
樋田 勉 国際環境経済学科/ECONOMICS ON SUSTAINABILITY
授業の目的?内容
/Course Objectives
情報通信技術の発展により,企業や官公庁は大量の統計データを収集?作成することが可能になった。収集したデータは,企業では市場調査やマーケティング,官公庁ではEvidence-based Policy Making(根拠に基づく政策運営)のために分析され,様々な意思決定に活かされている。
この授業の目的は,統計的データ解析の基礎を理解し,現実の経済?経営データの分析方法を習得することにある。授業では,統計的データ解析の理論的や仕組み理解し,統計学分野やデータサイエンス分野で標準的に利用されるソフトウェアの一つである統計解析ソフトRを利用して,様々な多変量解析を用いて統計データ解析ができるようになることを目指す。
多変量解析aでは統計解析ソフトRの利用法,1次元データと2次元データの分析,回帰分析の修得を目指す。
授業の形式?方法と履修上の注意
/Teaching method and Attention the course
配布資料を印刷して利用すること
この講義の受講にはPC(ウィンドウズ,Mac OS )が必須である
この講義は統計学a,bの程度の統計学的知識を前提とする
事前?事後学修の内容
/Before After Study
毎週,配布される資料にしたがってPCによる操作?演習を行い,その結果を指定された期日までに提出することが必要である
春学期期間中に2~3回のレポート課題がある
テキスト1
/Textbooks1
書籍名
/Title
著者
/Author name
出版社
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
テキスト2
/Textbooks2
書籍名
/Title
著者
/Author name
出版社
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
テキスト3
/Textbooks3
書籍名
/Title
著者
/Author name
出版社
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
参考文献等1
/References1
書籍名/???名
/Title
著者
/Author name
出版社/URL
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
参考文献等2
/References2
書籍名/???名
/Title
著者
/Author name
出版社/URL
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
参考文献等3
/References3
書籍名/???名
/Title
著者
/Author name
出版社/URL
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
評価方法
/Evaluation
講義期間中の提出物(70%),レポート(30%)
関連科目
/Related Subjects
統計学a,b
備考
/Notes
到達目標
/Learning Goal
多変量解析に関する専門知識を習得し、多変量データを分析のうえ、解説できるようにする。

/Time
授業計画(主題の設定)
/Class schedule
授業の内容
/Contents of class
事前?事後学修の内容
/Before After Study
1 オリエンテーション,R?RStudio入門
授業全体の説明と「多変量解析」とはどのような学問かについて説明する。
2 R?RStudioの基本
R?RStudioの基本を理解できるようにする。
3 基本統計量の計算 基本統計量の計算ができるようにする。
4 散布図と相関係数
散布図の作成,相関係数の計算ができるようにする。
5 クロス集計表とカイ二乗検定
クロス集計表とカイ二乗検定ができるようにする。
6 回帰分析
単回帰モデルの回帰係数や決定係数の計算と解釈ができるようにする。
7 回帰分析(重回帰モデルの偏回帰係数の推定,自由度修正済み決定係数) 重回帰モデルの偏回帰係数や自由度修正済み決定係の計算と解釈ができるようにする。
8 回帰分析(質的変数の利用) 回帰分析において質的変数を利用できるようにする。
9 回帰分析(非線型変換,交互作用) 回帰分析において変数の非線型変換や交互作用項を利用できるようにする。
10 回帰分析(モデルの評価と変数選択法) 回帰分析においてモデルの評価と変数選択法を利用できるようにする。
11 回帰分析(回帰分析によるデータ分析,解釈,予測) 回帰分析を用いてデータを分析し,結果の解釈と予測ができるようにする。
12 基本的な統計分析と回帰分析のまとめ
基本的な統計分析,回帰分析,R?RStudioの利用方法のまとめ。
13 ※実施しません ※実施しません
14 ※実施しません ※実施しません

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