応用統計学

共通 - 全学共通

GSD30080

コース情報

担当教員: 𣘺立 洋祐

単位数: 2

年度: 2024

学期: 春学期

曜限: 木1

形式: 対面授業+オンライン授業(オンデマンド授業,同時双方向型授業(Zoomなど)) /Alternating face-to-face & A

レベル: 300

アクティブラーニング: あり

他学部履修:

評価方法

レポート

40%

定期試験

定期試験期間中

60%

詳細情報

概要

ビジネスや経営の現場においてデータ活用をする際,データを取り扱うことだけでなく,社会科学,とくに経済学の知識を踏まえて分析結果を視ることも重要となる.「応用統計学」では,基礎的なデータ分析とその解釈ができるように,「計量経済学」を学習する.具体的に,講義では最小二乗法を土台に,回帰分析による計量分析の基本をカバーする.また,本講義では,計量ソフトのRを利用し,データ分析をする.受講生は授業内で作業・議論,アクティブ・ラーニング (グループワーク, ディスカッション) に取り組み,理解を深める.受講生は実際にRを利用してデータの取り扱い,計量経済学の基礎として,経済理論の検証方法の基本を身につけることが期待される.

目標

(1) 計量経済学における分析手法の1つである回帰分析を理解する. (2) データ分析の実践として計量ソフトのRを活用できるようになる. (3) データ分析の結果を経済学的に解釈できるようになる.

授業外の学習

各講義の講義ノートやスライドを見直し,教科書や参考文献等を参考に,自分自身の理解を確認する.より理解を深めるためにノートを作成することや実際に手計算や計量ソフトを用いた計算に意欲的に取り組むことを推奨する.提出不要の宿題をMoodle上にアップすることもあるので,それに取り組む.

所要時間: 予習,復習それぞれ100分程度を想定している.

スケジュール

  1. イントロダクション (※ 以下は予定であり, 授業の進捗状況により各テーマの回数は変更することがありうる)
  2. 数学準備 (1): 統計学の復習
  3. 数学準備 (2): 確率の復習
  4. 計算ソフト R の準備: データ操作の確認
  5. 回帰分析の基本 (1): 最小2乗法
  6. 回帰分析の基本 (2): 仮説検定
  7. 回帰分析の基本 (3): 自己相関
  8. 回帰分析の基本 (4): 不均一分散
  9. まとめ (1)
  10. 重回帰分析 (1): イントロダクション
  11. 重回帰分析 (2): 多重共線性
  12. 重回帰分析 (3): 構造変化の検定
  13. 重回帰分析 (4): 同時方程式体系
  14. まとめ (2)

教科書

初回の授業で案内する.

  • Rによる計量経済学 (第2版)

    著者: 秋山裕

    出版社: オーム社・2018年

参考書

書籍情報はありません。

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