| 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 | 後期授業 |
| 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。使用するソフトはRとStataを予定しています。 |
| 学習の到達目標 | 自分で経済データを収集し、加工や分析ができる。 |
| 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 | データのグラフ化 | |
| 第５回 | 単回帰分析1（最小2乗法） | |
| 第６回 | 単回帰分析2（関数の特定化） | |
| 第７回 | 重回帰分析 1（回帰係数の仮説検定） | |
| 第８回 | これまでのまとめ（オンデマンド） | |
| 第９回 | 重回帰分析2（回帰式の説明力） | |
| 第１０回 | 系列相関とは | |
| 第１１回 | 不均一分散 | |
| 第１２回 | 多重共線性 | |
| 第１３回 | 成果の発表 1 | |
| 第１４回 | 成果の発表 2 | |
| 第１５回 | まとめ（オンデマンド） |
| 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。 事前学修（2時間程度）：講義の最後に次回の講義のキーワードを発表するので、各自で参考文献などを参考に予習をし、関連する事項についても調べておくこと。 事後学修（2時間程度）：当日の講義内容を復習し、わからなかった用語や事項は、次回までに各自で調べておくこと。 |
| 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。 公認欠席は欠席として扱いますが、単位認定要件または期末試験の受験要件には影響しないよう配慮します。 |
| 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 | 身につく能力 | ||||
| 知識・技能 | 思考力 | 判断力 | 表現力 | 協創力 | ||||
| 経済科学部現代経済学科（Ｄ群） | FECE20401 | 2017～2022 | 2・3・4 | - | - | - | - | - |
| 経済科学部現代経済学科（Ｄ群） | FECE20401 | 2023～2023 | 2・3・4 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
| 経済科学部現代経済学科（Ｄ群） | 41300 | 2024～2024 | 2・3・4 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |