【授業の目的】

授業の位置付け（対応するディプロマポリシー）：DP1専門知識，DP2一般知識，DP3思考力，DP4判断力，DP8持続性
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が到達目標である．
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】

1.授業の位置付け（対応するカリキュラムポリシー）：CP1専門知識，CP2一般知識，CP3思考力，CP4判断力，CP8持続性
2.授業形態：講義
3.授業方法：受動型

各授業計画では該当するプリントを配布するが，下記に参考として，参考書の該当関連箇所を明記する．

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）
参考書：1.1-1.3
2.アルゴリズムのシステム化（統計モデルの構築と実務）
参考書：1.4
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）
参考書；1.4
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）
参考書：第2章
5.課題演習
参考書：第1章，第2章
6.数値モデル化（数量化理論）
参考書：第2章，第3章
7.シミュレーション
参考書：第2章
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）
参考書：第2章
9.回帰分析による将来の予測（重回帰分析と数量化１類）
参考書：第2章
10.変数変換（ロジスティック回帰分析の適用）
参考書：第3章
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）
参考書：第4章
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）
参考書：第5章
13.総合演習（１）データの要約と考察
参考書：第6章
14.総合演習（２）システムの構築と考察
参考書：第7章
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
参考書：第1章−第7章

なお，本講義は，パソコン室での台数に制限があるため，人数が多い場合は，第1回目の講義の際，抽選を行い決定する．よって，履修を希望する者は，履修登録後，第１回目の講義に必ず出席すること．

【予習・復習】

＜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】

出席：セキュリティシートで出席をとる．
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レポート（50%），レポート(50%)により総合評価を行う．なお，時間演習課題を提出した後，次回の授業で課題の中での特徴的な見解や誤解などについてコメントする．また，疑問点については，授業内で適宜回答する．

【教科書】

プリントを配布する

【参考書】

著者：棟近雅彦，野澤昌弘　書名：StatWorksによる新品質管理入門シリーズ5　JUSE-StatWorksによる多変量解析入門　出版社：日科技連出版社