統計プログラミング入門 | 2単位 | 2014年度以後入学生 | |||||||
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法 | 経済 | 1年以上 | 経営 | 商 | |||||
2013年度以前入学生 | |||||||||
井尻 裕之 | 前期1コマ | 法 | 経済 | 経営 | 商 | ||||
備考 | 定員20名,1・2年生を優先し,定員以上の履修希望があった場合,抽選を行う |
自身の求めるデータを正確に収集し、データ解析を行う能力を養う。経済学部経済学科の専門科目としては、本学の教育目標である「専門学術の振興」に貢献することを目標とする。
1.データを自身で正確に収集することができること
2.自身でPython (プログラミング言語)を用いてデータ解析を行い、その結果についての解釈を行うことができること
本講義では、Python(プログラミング言語)を用いて、
統計解析の考え方や手法を実際のデータを扱い、解析していきます。
最初から始めていきますので
Python(プログラミング言語)について、初学者で全く問題ありません。
本講義は対面講義を基本とします。
ただし、コロナ感染症の状況によってはオンラインにて講義掲示板やZoom、ppt等を用いて実施します。
1.Pythonの基礎-1(Pythonに触れてみる)
事前学修:Pythonについて調べる
事後学修:Pythonを自身のPCにインストールする
2.Pythonの基礎-2(Pythonでプログラムを書いてみる)
事前学修:Pythonについて調べる
事後学修:授業の復習を行う
3.Pythonの基礎-3(Pythonでプログラムを書いてみる)
事前学修:Pythonについて調べる
事後学修:授業の復習を行う
4.データについて
事前学修:参考書第1章を読む
事後学修:授業の復習を行う
5.1次元データの整理-1
事前学修:参考書第2章を読む
事後学修:授業の復習を行う
6.1次元データの整理-2
事前学修:参考書第2章を読む
事後学修:授業の復習を行う
7.2次元データの整理-1
事前学修:参考書第3章を読む
事後学修:授業の復習を行う
8.2次元データの整理-2
事前学修:参考書第3章を読む
事後学修:授業の復習を行う
9.推測統計の基本-1
事前学修:参考書第4章を読む
事後学修:授業の復習を行う
10.推測統計の基本-2
事前学修:参考書第4章を読む
事後学修:授業の復習を行う
11.復習
事前学修:参考書第1〜4章を復習し、疑問点を整理する
事後学修:授業の復習を行う
12.離散型確率変数-1
事前学修:参考書第5章を読む
事後学修:授業の復習を行う
13.離散型確率変数-2
事前学修:参考書第5章を読む
事後学修:授業の復習を行う
14.代表的な離散型確率分布-1
事前学修:参考書第6章を読む
事後学修:授業の復習を行う
15.代表的な離散型確率分布-2
事前学修:参考書第6章を読む
事後学修:授業の復習を行う
予習:2時間程度
復習:2時間程度 (前回の授業で行った解析手法の習得)
データサイエンス入門1・2、統計プログラミング、経済統計論、市場調査論、時系列データ解析、フィナンシャルエコノメトリクス、金融工学入門
・授業内課題(50%)
基本的に授業の後半で課題に取り組む。後日、その課題について解説を行う。
・期末レポート(50%)
レポートについてはコメント等をつけて返却する。
〈注意〉
・データサイエンス入門1・2の履修中もしくは履修済が望ましい。
・自宅にPC環境やネット環境が必要です。
・履修申し込み者が20名を超える場合、講義の性質上、1〜2回生を優先的に抽選を行う。
著者:辻真吾(監修) 谷合廣紀(著) 書名:Python で理解する統計解析の基礎 出版社:技術評論社
適宜指示する