【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】

この講義は，
1　対面講義で行います．なお，学校閉鎖時にはZoomを使用した講義となります．オンライン授業の場合，自分でExcelが出来る環境であることが履修条件です．
2　定員25名であり，事前に抽選し，決定します．申込方法等は教務課から全学生にメール配信されます．
3　変更があれば，学内掲示板等を通じて連絡します．
4 全学的にオンライン授業となった場合，講義資料配布（前日までに配布）および課題提出（毎回提出）は講義掲示板を通じて行う予定です．
5 対面の際は，配付資料とともに，毎回課題提出の予定です．詳しくは「成績評価方法・注意」を参照のこと．

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
事前学修：基礎的な統計量について事前に調べておき、概要を理解すること。
事後学修：データ処理技術の概要を復習しておくこと。わからない点が出てきたら、次回、質問をすること。

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
事前学修：アルゴリズムについて事前に調べておき、概要を理解すること。
事後学修：統計モデルの仮説・検証の概要を復習しておくこと。わからない点が出てきたら、次回、質問をすること。

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
事前学修：多変量解析法について事前に調べておき、概要を理解すること。
事後学修：多変量連関図とデータ処理技術の概要を復習しておくこと。わからない点が出てきたら、次回、質問をすること。

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
事前学修：アルゴリズムとシステム化、分散分析について事前に調べておき、概要を理解すること。
事後学修：アルゴリズム構築の概要を復習しておくこと。わからない点が出てきたら、次回、質問をすること。

5.課題演習
参考書：第1章，第2章
事前学修：シラバス項目1−4を復習し、概要を理解すること。
事後学修：演習に基づき、応用した課題作成の復習をしておくこと。わからない点が出てきたら、次回、質問をすること。

6.数値モデル化（数量化理論）
参考書：第2章，第3章
事前学修：数量化理論について事前に調べておき、概要を理解すること。
事後学修：数値のモデル化の概要を復習しておくこと。わからない点が出てきたら、次回、質問をすること。

7.シミュレーション
参考書：第2章
事前学修：「シミュレーションとは」について意味や概要・目的を事前に調べておき、概要を理解すること。
事後学修：シミュレーションの概要を復習しておくこと。わからない点が出てきたら、次回、質問をすること。

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
事前学修：重回帰分析について事前に調べておき、概要を理解すること。
事後学修：情報加工技術の概要を復習しておくこと。わからない点が出てきたら、次回、質問をすること。

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
事前学修：回帰分析での予測について事前に調べておき、概要を理解すること。
事後学修：情報加工技術の概要を復習しておくこと。わからない点が出てきたら、次回、質問をすること。

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
事前学修：計数値の回帰分析について事前に調べておき、概要を理解すること。
事後学修：ロジスティック回帰分析の適用の概要を復習しておくこと。わからない点が出てきたら、次回、質問をすること。

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
事前学修：データベースについて事前に調べておき、概要を理解すること。
事後学修：データベースの構築のあり方と利用について復習しておくこと。わからない点が出てきたら、次回、質問をすること。

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
事前学修：仮説・検証とデータ収集のあり方について事前に調べておき、概要を理解すること。
事後学修：データベース構築の設計法について復習しておくこと。わからない点が出てきたら、次回、質問をすること。

13.総合演習（１）データの要約と考察
参考書：第6章
事前学修：大量データのデータ要約のあり方について事前に調べておき、概要を理解すること。
事後学修：事例適用について復習しておくこと。わからない点が出てきたら、次回、質問をすること。

14.総合演習（２）システムの構築と考察
参考書：第7章
事前学修：データ加工の整理について事前に調べておき、概要を理解すること。
事後学修：システム構築をした際の長所・短所について復習しておくこと。わからない点が出てきたら、次回、質問をすること。

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
事前学修：シラバス項目1-14を復習し、全体概要を理解すること。
事後学修：データ収集・解析・考察のためのシステム技術について復習しておくこと。

*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：出席をとるのでスマートフォンを必ず毎回持参のこと。
成績評価方法：レポート１、レポート２および受講態度で評価を行う。講義中、到達 目標にどの程度達したかのレポート１(時間内演習課題)(40%,逐次3点×13回程度)、指定の用紙で提出するレポート２（2回を予定）(40%,20点×2回)と、受講態度(20%，資料等の持参なしや居眠り，指定した以外でのスマホの使用は減点)の評価により総合評価を行う。履修したら，必ず６０点以上を目指すこと。
受講態度は、すでに講義で話した内容を聞いてない、指示しているとおりに行っていない、講義を受ける準備が出来ていない(事前学修,事後学修)等についての採点し、評価する。
なお，履修者がレポート１の提出後，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.レポート２についても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、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