応用統計分析

更新日:2020-02-25

時間割コード

0501105

区分

専門科目(社会システム情報学科)
関連専門科目(自然情報学科)

単位数

選択2単位

開講形態

講義及び実習

対象学年

2年

学期 曜日 時間 集中講義の有無

秋期 火曜4限目

講義室

IB館北棟10階サテライトラボ

開講系

社会・環境法経システム

担当教員 所属

中野 牧子

所属

社会・環境法経システム

メールアドレス

nakano-m@cc.nagoya-u.ac.jp


オフィスアワー

全学教育棟本館北棟424
講義中に連絡

授業概要

様々なデータに接する機会が増えている今日においては,適切な分析を行ってデータからメッセージを読み取る必要があります。このため,この講義では統計学の知識を用いて,回帰分析をはじめとした推定手法を学びます。これにより,目の前に見えているもの(標本)から見えない全体(母集団)について考える方法を身につけます。また,ExcelとRの基本的な使用方法を学びます。

◆講義目的

この講義では,Excel及びRを用いて統計学・計量経済学の基本的な推定方法を学ぶことを目的とします。授業前半はExcel,後半はRを使用する予定です。 
授業終了時に学生は,ExcelとRを用いた基本的な分析が行えるようになることを目指します。

◆授業内容

授業では以下の内容を扱いますが,順番は前後することがあります。

1. イントロダクション
2. 統計学の復習
3. 記述統計
4. Rの使い方の基本
5. 最小2乗法
6. 不均一分散
7. 系列相関
8. 操作変数法
9. まとめ


◆教科書・参考文献・履修条件等

教科書は使用せず,資料を配布します。参考書は適宜紹介します。
受講者数の上限は100人です。受講希望者が100人を超える場合,抽選を実施します。

◆授業期間中の課題・宿題等

この授業はソフトの使い方の説明に時間を割くため、統計学・計量経済学に関する理論的な説明には多くの時間を割きません。統計学・計量経済学に関する予備知識があると、授業がより理解しやすいです。予備知識が不足する場合には、適宜紹介する参考書等で復習をしてください。

成績評価方法・基準

成績は中間レポート(10%)と期末レポート(90%)で評価します。中間レポートと期末レポートの合計においてCまたはC-評定以上を合格要件とします。授業で学習した内容を正しく理解していることを合格の基準とします。履修取り下げ制度は採用しません。期末レポートを提出しない場合は「欠席」として扱います。

Course Title

Advanced Statistics

Class Timetable Code

0501105

Course Category

Specialized Courses (Department of Social and Human Science Informatics)
Related Specialized Courses (Department of Natural Science Informatics)

Credits

Elective2

Class Format

Lecture, Practical training

Grade

2

Semester, Day and Period

Autumn semester Tuesday4

Instructor(s)

NAKANO Makiko

Affiliation

Department of Social and Human Science Informatics

Mailaddress

nakano-m@cc.nagoya-u.ac.jp


Course Topics


Course Purpose

The aim of this course is to help students acquire the ability of conducting basic data analysis using Excel and R.

Course Contents


Textbooks, Reference Materials and Requirements


Assignment


Grading Criteria