【授業の目的】

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。

【到達目標】

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

【授業計画】

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．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


４．１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


５．１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


６．２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


７．２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


８．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


９．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


10．離散型確率変数
　　　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


11．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


12．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


13．連続型確率変数
　　　事前学修：参考書第７章を読む
　　　事後学修：授業の復習を行う


14．代表的な連続型確率分布-1
　　　事前学修：参考書第８章を読む
　　　事後学修：授業の復習を行う


15．代表的な連続型確率分布-2
　　　事前学修：参考書第８章を読む
　　　事後学修：授業の復習を行う

【予習・復習】

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)

【授業関連科目】

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

【成績評価方法・注意】

・授業内課題（３０％）
基本的に授業後に課題を出す。後日、その課題について解説を行う。

・期末課題／期末レポート（７０％）
希望者には課題の説明を行い、レポートについてはコメント等を伝える。

〈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。
・履修に際し、事前申込科目で1−2年生を優先する。
・定員25名程度（希望者が多い場合は抽選を行う）。
・欠席者の授業内課題提出については基本的に評価しない。

【教科書】

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

【参考書】

適宜指示する