学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
経済学部
時間割コード
Registration Code
0404106
科目区分
Course Category
経済学科関連専門科目・経営学科専門科目
科目名 【日本語】
Course Title
経営情報
科目名 【英語】
Course Title
Management Information
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
担当教員 【日本語】
Instructor
樋野 励 ○
担当教員 【英語】
Instructor
HINO Rei ○
担当教員所属【日本語】
instructor's belongs
大学院経済学研究科
担当教員所属【英語】
instructor's belongs
Graduate School of Economics
単位数
Credits
2
配当年次
dividend Yearly
3・4年
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
秋 木曜日 1時限
Fall Thu 1
授業形態
Course style
講義
Lecture


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
ビジネス活動を行う上で必要なデータ分析の手法を身につけるため、データの理論的な扱い方に対する理解を深めることを目的とする。本授業では、多変量解析の基礎的な手法について学び、目的に応じたデータの処理と分析の方法を習得することで、合理的で実践的な意思決定を行う能力の育成を図る。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
This course will introduce the basic topics and techniques to analyze the data for decision making by multivariate analysis. The purpose of this lecture is to enhance the analysis abilities in management.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
・多変量解析に用いられる基礎的な手法についてわかりやすく説明できる。
・入手した情報の解析を行い、データ間の因果関係の判定および将来の値の推測を行うことができる。
授業の内容や構成
Course Content / Plan
1. 線形代数の基礎(1)
2. 線形代数の基礎(2)
3. 相関分析(1)
4. 相関分析(2)
5. 単回帰分析(1)
6. 単回帰分析(2)
7. 重回帰分析(1)
8. 重回帰分析(2)
9. 判別分析(1)
10. 判別分析(2)
11. 主成分分析(1)
12. 主成分分析(2)
13. 因子分析(1)
14. 因子分析(2)
15. 総括
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
履修条件は要さない
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
・多変量解析に関する設問に対して、適切な値を求めることができるかどうかを期末試験(100%)により評価する。履修取り下げ制度を採用しない。期末試験を受験しなければ「欠席」とする。
・オンラインでの授業の場合、課題(100%)により評価を行うことがあり得る。
教科書・参考書
Textbook/Reference Book
教材用プリントを配布し、授業の進度に応じて参考書を紹介する。
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
授業で説明した例題については自分でも計算を行うこと。
注意事項
Notice for Students
授業開講形態等
Lecture format, etc.
教育レベルが1以下の場合、原則として対⾯授業とする。ただし、対⾯授業を希望しない学生には遠隔(同時双⽅向型またはオンデマンド型)でも受講できるよう、「対面・遠隔(同時双⽅向型またはオンデマンド型)の併⽤」とする。遠隔はNUCT等で行う。なお、オンデマンド型の場合、教員への質問および授業に関する受講学⽣間の意⾒交換は、NUCT機能「メッセージ」により⾏うこと。
※履修登録後(本通知以後)に授業形態等に変更がある場合には、NUCTの授業サイトで案内します。
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)