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授業情報／Class Information

科目一覧へ戻る 2023/07/31 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
／Class 		経済データ処理Ⅰ／Data Processing for Economics and Business Ⅰ
授業コード
／Class Code 		B301062001
開講キャンパス
／Campus 		有瀬
開講所属
／Course 		経済学部／Economics
年度
／Year 		2023年度／Academic Year　　
開講区分
／Semester 		前期／SPRING
曜日・時限
／Day, Period 		水3(前期)／WED3(SPR.)
単位数
／Credits 		2.0
主担当教員
／Main Instructor 		毛利　進太郎／MOURI SINTARO
科目区分
／Course Group 		【専門教育科目】　（専門リテラシー科目）／*** MAJORS *** （OPTIONAL SUBJECTS IN LANGUAGES AND COMPUTING LITERACY FIELD）
遠隔授業
／Remote lecture 		No

担当教員情報/Instructor Information

教員名
／Instructor 		教員所属名
／Affiliation
毛利　進太郎／MOURI SINTARO 経済学部／Economics
授業の方法
／Class Format		 講義・実習
授業の目的
／Class Purpose		 この科目は経済学部のDPに示されている経済データに関する基礎的知識を習得し，統計的な処理ができるために講義とコンピュータによる演習によって知識と技能を身に着けることを目指しています．
現代の経済学では実際の様々なデータを分析することが求められ，分析手法への理解とコンピュータを用いた分析技能の双方が必要とされます．この講義ではパソコンを用い、様々なデータを実際に分析することで，それらの分析技能の習得を目的とします．この授業はリテラシー科目に属し，「基礎情報処理実習」などのコンピュータの実習の講義において取得した技能，また「統計学」の知識を応用する科目として位置づけられます．
統計学の基本となる平均や分散，標準偏差から推定，検定といったい概念について主にEXCELを用いて実際に計算を行いながら学習し，数値データを分析するための基礎的な指標，手法についての理解，さらに統計における推定，検定の概念を理解することを目標としています．
到　達　目　標
／Class Objectives		 単に分析手法だけでなく，実社会における様々な経済指標の理解ができる知識と分析手法が活用できる．
授業のキーワード
／Keywords		 統計，EXCEL，検定，推定，データサイエンス
授業の進め方
／Method of Instruction		 情報処理実習室で講義を行いつつ，PCを操作し実習を行います．
資料配布：Moodleにて資料配布，課題提出を行います．
履修するにあたって
／Instruction to Students		 各自、ICT実習で学ぶEXCELの知識を習得していることが望ましい．
授業時間外に必要な学修
／Expected Work outside of Class		 学修の目安となる時間は予習復習に0.5時間，また毎回の演習課題を行うのに0.5時間程度が必要となる．学修ではコンピュータの基本的な操作，特にEXCELについて習得していることが前提である．
提出課題など
／Quiz,Report,etc		 毎回，課題を指示します．課題については次回，解説を行いフィードバックします．
成績評価方法・基準
／Grading Method・Criteria		 提出課題（100%）によって評価します．
テキスト
／Required Texts
参考図書
／Reference Books
No. 回
／Time		 主題と位置付け
／Subjects and position in the whole class		 学習方法と内容
／Methods and contents		 備考
／Notes
1 1 基礎的な数学
 講義を行うための基礎的な数学について解説する．
2 2 平均と代表値 EXCELにおいてデータから平均などの代表値と度数分布表を計算することを学習する．
3 3 分布と分散 分布と分散の定義と概念について学ぶ．
4 4 離散確率分布と一様乱数を用いたシミュレーション EXCELの一様乱数を用いて確率分布のシミュレーションを行う．
5 5 確率変数 確率変数と確率分布について学ぶ．
6 6 確率分布 二項分布と正規分布について学ぶ．
7 7 正規分布と偏差値 正規分布と偏差値の導出，利用について学ぶ．
8 8 統計的仮説検定の基礎 統計的仮説検定の概要について簡単な例を用いて考察する．
9 9 正規分布における平均の仮説検定 仮説検定の最も基本的な条件である正規分布における平均についての仮説検定を学ぶ．
10 10 大数の法則と中心極限定理 統計的仮説検定の理論的な根拠となる大数の法則と中心極限定理について学ぶ．
11 11 統計的推計 統計的推計について学ぶ．
12 12 母平均についての検定２ さまざまな条件の下での母平均の検定について学ぶ．
13 13 母平均の差の検定 2つの標本間の母平均の差の検定について学ぶ．
14 14 分散分析 分散分析について学ぶ．
15 15 演習問題 これまで学んだことを演習問題を通じて復習する．

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