【授業の目的】

経営学部経営学科に係る専門科目として，本学の教育目標である「専門学術の振興」に貢献すること．他学科の学生にとっては，「幅広い学習機会の提供」にもなる．

【到達目標】

受講生が，受講後につぎのようなことができるようになること．
１．企業等における情報およびデータを自分で加工し，まとめ，システム化するための技術を習得できる．
２．目的とする出力結果を導くためにアルゴリズムを考え，プログラムを作成することができる．
３．現在のデータから将来の動向を探る上でシミュレーションを行ない，今後どのようなデータが必要で，それを取得するための仕組み及びその構築についても考えることができる．

【授業計画】

授業形態：講義　授業方法：受動型

1.統計とデ−タ処理技術(基礎統計量，重回帰分析の概略・適用例とその周辺の概論）

2.アルゴリズムのシステム化（統計モデルの構築と実務）

3.数値のビジュアライゼーション（多変量解析の基本と多変量連関図）

4.プログラムの構築とシステム化（分散分析，単回帰モデルと残差分析・・・基本編）

5.課題演習

6.数値モデル化（数量化理論）

7.シミュレーション

8.情報加工技術（重回帰分析と変数選択．固有技術との比較検討）

9.回帰分析による将来の予測（重回帰分析と数量化１類）

10.変数変換（ロジスティック回帰分析の適用）

11.データベースとそのシステムの構築(予測やモデル構築のためのデータ収集）

12.情報を得るための設計法（仮説の設定からデータ収集，調査，解析まで）

13.総合演習（１）データの要約と考察

14.総合演習（２）システムの構築と考察

15.情報とシステムを結びつける技術の企画・設計・構築のまとめ

＜授業１回当たりの予習・復習の時間＞
予習の時間：1.5時間，復習の時間：2.5時間

＜予習の目標値（内容）＞
「授業前には，該当の講義箇所を読み，わからないところを明確にし，その箇所については事前学習して，予習をすること．」

＜復習の目標値（内容）＞
「毎授業後には「講義要約レポート」を提出すること．その後，講義中，理解できなかったところを復習して，理解しておくこと．」

【授業関連科目】

経営統計学I, II
応用情報処理I

【成績評価方法・注意】

成績評価方法：レポートのみ
上記の到達目標にどの程度達したかを時間内演習課題（約50%），レポート(約50%)により総合評価を行う．本講義科目では，履修定員の人数制限があるため，最初の講義には必ず出席すること．

【教科書】

プリントを配布する

【参考書】

適宜指示する