学部・大学院区分		経・博前

時間割コード		2411305

科目区分		専門科目 Specialized Courses

科目名　【日本語】		課題設定型講義（統計分析）

科目名　【英語】		Theme Studies(Statistical Analysis)

コースナンバリングコード		ECOOT6105B

担当教員　【日本語】		根本　二郎 ○

担当教員　【英語】		NEMOTO Jiro ○

単位数		2

開講期・開講時間帯		秋集中その他その他 Intensive(Fall) Other Other

対象学年		１年 1

授業形態		講義 Lecture

授業の目的　【日本語】

統計的な考え方とともにデータ分析の統計学的基礎について講義する。実務での応用能力を高めることを目指す。

授業の目的　【英語】

This course will introduce the statistical base of data analysis as well as the statistical way of thinking. The course is designed for students concerned with the business practice to enhance their ability of applying statistical techniques.

到達目標　【日本語】

・標本と母集団の関係と社会統計における標本抽出の問題点を理解する。
・相関と因果の違いを理解し、因果関係を統計的に推論する方法を理解する。
・回帰分析の使い方を理解し、分析結果の評価・解釈を行うことができる。
・仮説検定の考え方を理解し、分析結果の解釈を行うことができる。
・ベイズ推論とベイズ学習の考え方を理解する。

授業の内容や構成

1. 統計学は最強の科学か　　Is statistics the most powerful science?
2. 母集団と標本　　Population and sample
3. 統計調査　　　　　Survey sampling
4. 平均　　　　　Mean
5. 分散　　　　　Variance
6. 標本分布 Sample distribution
7. 相関　　　　　Correlation
8. 因果　　　　　　　　　　　Causality
9. 仮説検定と信頼区間　 Hypothesis testing and confidence interval
10. 回帰分析　　　　　　　　　Regression analysis
11. 重回帰分析　　　　　　　　Multiple regression analysis
12. 質的選択モデル　　　　Qualitative choice model
13. ベイズ推論 Bayesian inference
14. 因果推論1 Statistical causal inference 1
15. 因果推論2 Statistical causal inference 2

履修条件・関連する科目

履修条件は要さない。ただし高等学校レベルの確率の知識があれば望ましい。統計学および計量経済学の理論的基礎を修得する目的には適しない。この講義は日本語で行う。
This course will be taught in Japanese.

成績評価の方法と基準

評価はレポートによる。統計的な分析の性質を理解し、実問題への応用を提案できることが合格の基準である。

教科書・参考書

必要に応じて、授業中に指示する。

課外学習等（授業時間外学習の指示）

実データによる統計分析の課題を配布する。

注意事項

授業開講形態等

遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置