時間割コード
Registration Code		3400382
科目区分
Course Category		Ⅲ類科目
Type 3 Subjects
科目名　【日本語】
Course Title		社会システム分析実習
科目名　【英語】
Course Title		Practice in Social Systems
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		ENV236003E
担当教員　【日本語】
Instructor		森川　高行 ○ 三輪　富生
担当教員　【英語】
Instructor		MORIKAWA Takayuki ○ MIWA Tomio
単位数
Credits		1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		春 火曜日 ４時限
Spring Tue 4
対象学年
Year		１年
1
授業形態
Course style		実習
Practical training


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
学習によって得た知識を活用できることは重要な能力です。都市計画，交通計画，地域計画などにおけるシステム分析手法について実習を行う。重回帰分析、主成分分析、判別分析、離散選択モデルについて理解し、得られた知識を応用できる能力を養うことを目的とする。【DP1】
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
It is an important ability to utilize the knowledge gained through lectures. This course aims at learning systems analysis method on city, transportation, and regional planning. Objectives are to understand regression models, principal component analysis, discriminant analysis, and discrete choice models, and to develop an ability to apply them.【DP1】
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
与えられたデータに対して適した手法を選択でき、適切な数値解析を行う能力を身に付けることを目標とする。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
The goal of this course is to develop the ability to select an appropriate method for given data, to calculate correct results, and to interpret the results appropriately.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
１．データ解析のための統計分析手法とツール
２．重回帰分析　基礎
３．重回帰分析　応用（モデルの特定化・誤差項の問題，一般化最小二乗法）
４．主成分分析・判別分析
５．離散型選択モデル　理論
６．離散型選択モデル　実践

各項目の最後にレポートを課す。
1. Statistical methods for data analysis
2. Regression analysis: basics
3. Regression analysis: application (specification, error term, generalized least squares)
4. Principal component analysis and Discriminant analysis
5. Discrete choice model: basics
6. Discrete choice model: application

Reports will be assigned at the end of each topic.
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
履修条件は要さない
No prerequisite.
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
交通計画などに用いるためのシステム分析法や数値解析を正しく理解していることを合格の基準とします。すべての演習レポートの提出を原則とする。より適切に問題を扱うことができればそれに応じて成績に反映させる。
Students are required to understand the numerical analysis method for city, transportation and regional planning. Evaluation will be based on the report works. All reports are required to be submitted. Higher score will be given as the difficulty and adequacy treated in the reports.
教科書
Textbook
講義資料を配布する。
Lecture note will be provided.
参考書
Reference Book
G.S.マダラ（和合肇訳著）：計量経済分析の方法，シーエーピー出版
北村隆一，森川高行，佐々木邦明，藤井聡，山本俊行：交通行動の分析とモデリング－理論/モデル/調査/応用－，技報堂出版
Maddala, G.S.: Introduction to Econometrics, Macmillan Publishing Company
Ben-Akiva, M. and Lerman, S.R.: Discrete Choice Analysis, MIT Press
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
必要に応じて授業で示す。
TBA if necessary.
注意事項
Notice for Students
授業言語 (資料)
Language(s) for Materials
日本語
Japanese
授業言語 (口頭)
Language(s) for Instruction & Discussion
日本語
Japanese
英語の質問への対応
English Question
可
Available
授業開講形態等
Lecture format, etc.
NUCTサイトに掲示する。
TBA in NUCT site.
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)
NUCTサイトに掲示する。
TBA in NUCT site.