シラバス1

【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】

【講義方法】

基本的には対面にて講義を実施します。

コロナ感染症による影響で未入国留学生が履修している場合、
Zoomにて講義と並行して中継を行います(未入国留学生のみZoomの視聴可)。
そのほか、講義掲示板を通じて連絡を行います。

コロナ感染症による影響で、大学構内閉鎖の場合、音声付き資料配布にて講義を実施します。


【講義について】

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。
ただし、「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。


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-1
　　　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．前期開講の統計プログラミング入門の概要-2
　　　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．連続型確率変数-1
　　　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


５．連続型確率変数-2
　　　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


６．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


７．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


８．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


９．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


10．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


11．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


12．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


13．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


14．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


15．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

【予習・復習】

予習：１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（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。

〈履修について注意〉
・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との履修が望ましい。
・自身のPCを持っている学生は持参が望ましい。

【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

シラバス2

【授業形態】

【授業方法】

【受講生のPC等使用】

【初年次教育】

【接続科目】

【評価(方法)手段】