| 授業コード | 40004509 | クラス | 09 |
| 科目名 | プレゼミナール | 単位数 | 2 |
| 担当者 | 森岡 一憲 | 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 | データ分析入門 Seminar on Data Analysis |
| 授業の概要 | 経済データは眺めているだけでは何もわかりません。経済データをグラフに表示したり加工し分析をすることで新たな発見や傾向を導き出すことができます。この授業では初歩的なデータ分析の手法について解説を行うと同時に実際に分析を行ってもらいます。 |
| 学習の到達目標 | 経済データを収集し、加工や分析が行えるようになること。 |
| 授業計画 | 第１回 | イントロダクション |
| 第２回 | Rの使い方 | |
| 第３回 | 平均と分散 | |
| 第４回 | データをグラフに 振替授業日 （オンデマンド） | |
| 第５回 | 単回帰分析を理解する 1 | |
| 第６回 | 単回帰分析を理解する 2 | |
| 第７回 | 重回帰分析 1 | |
| 第８回 | 重回帰分析 2 | |
| 第９回 | 不均一分散とは | |
| 第１０回 | 系列相関とは | |
| 第１１回 | 時系列データを分析 1 | |
| 第１２回 | 時系列データを分析 2 | |
| 第１３回 | 成果の発表 1 | |
| 第１４回 | 成果の発表 2 | |
| 第１５回 | まとめ |
| 授業外学習の課題 | 新聞やテレビのニュースで取り上げられる経済データに関心をもつよう心がけてください。 また疑問点はできるだけその日のうちに解決するよう務めてください。 |
| 履修上の注意事項 | 受講者は自宅でも実習を行うことが理解の向上につながります。 成果の発表においてはわかりやすい報告をしてください。またレジュメや必要に応じてスライドを準備してください。 【授業形態】この授業はブレンド型授業を実施します。使用するソフトはMoodleです。 |
| 成績評価の方法・基準 | ゼミナールであるので無断欠席は認められません。 発表内容（50%）、授業への取り組み（50％）により総合的に評価します。 |
| テキスト | 使用しません。必要に応じてMoodleで資料を配付します。 |
| 参考文献 | 適宜紹介します。 |
| 主な関連科目 | 計量経済学 Ⅰ・Ⅱ、財政学 I・II |
| オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
授業中と授業終了後に受け付けます。 |
| 所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 |
| 経済科学部現代経済学科（Ｄ群） | － | 2014～2016 | 2・3・4 |
| 経済科学部現代経済学科（Ｄ群） | FECE20401 | 2017～2023 | 2・3・4 |