授業コード | 90101200 | クラス | |
科目名 | 商学研究 | 単位数 | 2 |
担当者 | NGUYEN Duc Lap | 履修期 | 前期授業 |
カリキュラム | *下表参考 | 配当年次 | *下表参考 |
授業題目 | データ解析と意思決定 Data Analysis and Decision Making |
授業の概要 | 本商学研究では、実践的なビジネス・ケースのデータを用いて、意思決定に役立つ統計的手法を学ぶ。本講義では、定量分析手法の基礎や特徴を解説しながら、ケース・スターディを通じて各分析手法の考え方や分析結果の理解に重点を置く。 |
学習の到達目標 | 定量分析手法を理解して、自ら導き出した結果が説明できるようになることが目標とする。さらに、実際に分析するためのスキルを身に付けることも目指す。 |
授業計画 | 第1回 | 記述統計 |
第2回 | 記述統計に関するケース・スターディ | |
第3回 | 確率と確率分布 | |
第4回 | 確率と確率分布に関するケース・スターディ | |
第5回 | 正規分布と二項分布 | |
第6回 | 正規分布と二項分布に関するケース・スターディ | |
第7回 | 標本と標本分布 | |
第8回 | 標本と標本分布に関するケース・スターディ | |
第9回 | 単回帰分析と相関 | |
第10回 | 単回帰分析と相関に関するケース・スターディ | |
第11回 | 重回帰分析 | |
第12回 | 重回帰分析に関するケース・スターディ | |
第13回 | 時系列と予測 | |
第14回 | 時系列と予測に関するケース・スターディ | |
第15回 | 総括 |
授業外学習の課題 | 授業で取り上げるケースと類似する課題を練習し、分析結果が算出できるようにすること。 |
履修上の注意事項 | 授業全体を通して、アクセス状況、授業中の質問・質問への答えや意見等の受講態度、小テストおよび課題提出を重視する。本授業はGoogle ClassとGoogle Meetを併用し、レポート課題や小テストについては授業中に指示する。 エクセルの基本操作ができることを前提に講義を進めるので、不安を感じる者は受講までにできるだけ慣れておくことが望ましい。 |
成績評価の方法・基準 | 定期試験は実施せず、レポート課題で評価するほか、小テスト(数回で20%)、授業への取り組み(40%)によって総括評価する。 |
テキスト | 教材は授業中配布する |
参考文献 | S. Christian Albright Wayne Winston Christopher Zappe (2008) “Data Analysis and Decision Making with Microsoft Excel Revised” South-Western Pub 菅 民郎 (著)(2016)『Excelで学ぶ統計解析入門 Excel2016/2013対応版』オーム社 栗原 伸一 (著), 丸山 敦史 (著) (2017) 『統計学図鑑』オーム社 涌井 貞美 (著), 涌井 良幸 (著) (2010) 『統計解析がわかる』技術評論社 |
主な関連科目 | ファイナンス、金融、マーケッティング関連等 |
オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
授業中の質問は歓迎する。授業以外に質問したい場合はメール等で事前連絡をとること。 |
所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 |
商学研究科M商学専攻 | - | 2020~2020 | 1・2 |
商学研究科M経営学専攻 | - | 2018~2020 | 1・2 |