【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。

基本的にPython（プログラミング言語）について
講義の数回は「統計プログラミング入門」の概要を扱いますので初学者でも問題ありません。
（「統計プログラミング入門」を受講済みの方が望ましいですので、
受講済みでない学生は、少し追加で予習する必要があります。）

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
　　　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．前期開講の統計プログラミング入門の概要
　　　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．独立同一分布-1
　　　事前学修：参考書第９章を読む
　　　事後学修：授業の復習を行う


４．独立同一分布-2
　　　事前学修：参考書第９章を読む
　　　事後学修：授業の復習を行う


５．統計的推定-1
　　　事前学修：参考書第10章を読む
　　　事後学修：授業の復習を行う


６．統計的推定-2
　　　事前学修：参考書第10章を読む
　　　事後学修：授業の復習を行う


７．統計的仮説検定-1
　　　事前学修：参考書第11章を読む
　　　事後学修：授業の復習を行う


８．統計的仮説検定-2
　　　事前学修：参考書第11章を読む
　　　事後学修：授業の復習を行う


9．回帰分析-1
　　　事前学修：参考書第12章を読む
　　　事後学修：授業の復習を行う


10．回帰分析-2
　　　事前学修：参考書第12章を読む
　　　事後学修：授業の復習を行う


11．回帰分析-3
　　　事前学修：参考書第12章を読む
　　　事後学修：授業の復習を行う


12．回帰分析-4
　　　事前学修：参考書第12章を読む
　　　事後学修：授業の復習を行う


13．回帰分析-5
　　　事前学修：参考書第12章を読む
　　　事後学修：授業の復習を行う


14．回帰分析-6
　　　事前学修：参考書第12章を読む
　　　事後学修：授業の復習を行う


15．回帰分析-7
　　　事前学修：参考書第12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入門、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〉
・統計プログラミング入門を履修済みが望ましい。
・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（特に今年度の「統計プログラミング入門」を受講していた者）。
・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