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	B301062004
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	金3(前期)／FRI3(SPR.)
単位数 ／Credits	2.0
主担当教員 ／Main Instructor	持田　信治／MOCHIDA SHINJI
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
持田　信治／MOCHIDA SHINJI	経営学部／Business Administration

授業の方法 ／Class Format	対面授業（講義、演習） 本講義は講義とパソコンを使用した演習を行う。 なお、DotCampusで資料を配布することがあるので 確認しておくこと。 【連絡先】 bs165090@ba.kobegakuin.ac.jp
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る。そこで、本講義は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する。 また本講義は講義担当者のプロジェクトマネージャとしての実務経験に基づく、経営におけるデータ利用方法とデータ処理の必要性について解説する。
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	毎回、資料を配布，提示する、またパソコンを用いた課題の作成、提出を要求することがある。
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	授業の最後において、今回の講義及び前回の講義内容についてテストを行うこともあるので、授業前後の学修を行うこと。また.テストの内容は講義では説明をしていない関連内容に及ぶこともあるので講義テーマについての学修を期待する。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	講義の終わりに当該講義に関するテストを行う又は講師内容に関する課題の提示を行うことがある。実施した.テストや課題については、次回の講義内で必要に応じて解説、説明を行う。
成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria	提出課題やコメントにより評価する。 また、課題やコメントに自主学習が認められる場合には特に評価する。
テキスト ／Required Texts	プリント資料を適宜配布する。
参考図書 ／Reference Books	適宜、紹介する。

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	平均と度数分布	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	偏差値の概念について学ぶ
5	5	確率変数	確率変数と確率分布について学ぶ
6	6	確率分布と演習	二項分布と正規分布について学ぶ．これまで学んだことを演習問題を通じて復習する．
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	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．