学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		工学部
時間割コード
Registration Code		0876430
科目区分【日本語】
Course Category
専門科目
科目区分【英語】
Course Category
Specialized Courses
科目名　【日本語】
Course Title		環境情報演習
科目名　【英語】
Course Title		Exercise in Environmental Information Processing
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
担当教員　【日本語】
Instructor		白木 裕斗 ○ 白川 博章 谷川 寛樹
担当教員　【英語】
Instructor		SHIRAKI Hiroto ○ SHIRAKAWA Hiroaki TANIKAWA Hiroki
単位数
Credits		1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		秋 月曜日 ３時限
Fall Mon 3
授業形態
Course style		演習
Seminar
学科・専攻【日本語】
Department / Program
環境土木・建築学科　環境土木工学プログラム
学科・専攻【英語】
Department / Program
Department of Civil Engineering and Architecture Civil and Environmental Engineering Program
必修・選択【日本語】
Required / Selected
選択
必修・選択【英語】
Required / Selected
Elective


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
環境問題を含む社会科学分野に関わるデータ分析の基礎を学ぶ。公開されている計量経済学研究の実際のデータなどを用いた分析を通して、プログラミング技術と統計学の概念を身につける。統計解析ソフトを用いた演習を通じて、実際にデータ分析を経験することで、社会科学データを収集・測定・分析する際の課題と解決策を理解する。この授業では、単に環境分野を対象とするだけでなく、関連する社会経済分野も対象としてとらえる。
キーワード：プログラミング、グラフ、R studio、社会経済、統計
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
Students will learn the fundamentals of data analysis related to the social sciences, including environmental issues. Through analysis using actual data from published econometric studies and other sources, students will acquire programming skills and concepts of statistical analysis. Through exercises using statistical analysis software, students will gain experience in actual data analysis to understand the challenges and solutions in collecting, measuring, and analyzing social science data. This class will not only focus on the environmental field, but also take the related socioeconomic field as a subject.
Keywords: programming, graphing, R studio, socioeconomics, statistics
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN))
(1) 社会科学におけるデータ分析方法を理解する
(2) 統計解析ソフトを用いて、実際の問題・データを分析できる
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
(1) Understand methods of data analysis in the social sciences
(2) Acquire the ability to analyze actual problems and data using statistical analysis software
バックグラウンドとなる科目【日本語】
Prerequisite Subjects
学術情報処理および演習、確率と統計、衛生工学、都市環境システム工学
バックグラウンドとなる科目【英語】
Prerequisite Subjects
Academic Information Processing and Exercises, Probability and Statistics, Sanitary Engineering, Urban Environmental Systems Engineering
授業の内容【日本語】
Course Content
１ ガイダンスとRの基礎① 授業のガイダンスと、統計解析ソフトRについて学ぶ
２ Rの基礎② 統計解析ソフトRについて学ぶ
３ Rの基礎③ 統計解析ソフトRについて学ぶ
４ 因果関係① 因果関係の簡単な分析方法、Rを用いたデータの部分集合化を学ぶ
５ 因果関係② 因果関係と反事実、ランダム化比較試験について学ぶ
６ 因果関係③ 観察研究、１変数の記述統計について学ぶ
７ 因果関係：定期テスト 因果関係①～③の理解度を確認する定期テストを行う
８ 測定① 社会科学におけるデータの測定方法、Rを用いた欠損データの扱いについて学ぶ
９ 測定② Rにおけるデータのグラフ化、標本調査について学ぶ
１０ 測定③ ２変量の関係の要約、クラスター化について学ぶ
１１ 測定：定期テスト 測定①～③の理解度を確認する定期テストを行う
１２ 予測① 社会科学におけるデータの予測の概要、Rにおける繰り返し構文について学ぶ
１３ 予測② 線形回帰について学ぶ
１４ 予測③ 回帰分析と因果関係について学ぶ
１５ 予測：定期テスト 予測①～③の理解度を確認する定期テストを行う
授業の内容【英語】
Course Content
1 Guidance and basics of R (1); Class guidance and learning about the statistical analysis software R
2 Basics of R (2): Learning about statistical analysis software R
3 Basics of R (3): Learning about statistical analysis software R
4 Causality (1): Learn simple analysis of causality and subsetting of data using R
5 Causality (2): Learn about causality and counterfactuals, randomized controlled trials
6 Causality (3): Learn about observational studies, descriptive statistics of one variable
7 Causality: Regular examination; Students will take a regular examination to check their understanding of Causality (1) to （3）.
8 Measurement (1); Learn how to measure data in social sciences and how to handle missing data using R
9 Measurement (2); Learn about graphing in R, and sample surveys
10 Measurement (3); Learn about summarizing bivariate relationships and clustering
11 Measurement: Regular examination; Students will take a regular examination to check their understanding of Measurement (1) to (3)
12 Forecasting (1); Overview of forecasting data in the social sciences, learn about repetitive syntax in R
13 Forecasting (2); Learn about linear regression
14 Forecasting: (3); Learn about regression analysis and causality
15 Forecasting: Regular examination; Student will take a regular examination to check their understanding of Forecasting (1) to (3)
成績評価の方法と基準【日本語】
Course Evaluation Method and Criteria
到達目標(1)は毎回のレポートで評価する（40%）。
到達目標(2)は定期テスト（１）～（３）により評価する（20%×3回：合計60％）。

毎回出席して、次回の予定について指示に従うことが必須である。授業への出席率が８０％未満の者は不可とする。
成績評価の方法と基準【英語】
Course Evaluation Method and Criteria
Evaluation is carried out by reports (40%) and regular examinations (20% × 3 times). Those with less than 80% attendance in the class will not be evaluated.
履修条件・注意事項【日本語】
Course Prerequisites / Notes
履修条件は要さない。
対面授業を基本とする。遠隔（同時双方向型）を利用する場合は，ZoomもしくはMicrosoft Teamsを用いて行う。
履修条件・注意事項【英語】
Course Prerequisites / Notes
No pre-requirements.
Face-to-face classes will be the basic way. If remote (interactive) classes are used, they will be conducted using Zoom or Microsoft Teams.
教科書【日本語】
Textbook
教員より資料を配布する。
教科書【英語】
Textbook
Hand out in the class
参考書【日本語】
Reference Book
講義の進行に合わせて適宜紹介する。
参考書【英語】
Reference Book
Information of references will provided in the class.
授業時間外学習の指示【日本語】
Self-directed Learning Outside Course Hours
必要に応じて授業で示す。
授業時間外学習の指示【英語】
Self-directed Learning Outside Course Hours
Show in class as needed.
使用言語【英語】
Language used
使用言語【日本語】
Language used
授業開講形態等【日本語】
Lecture format, etc.
日本語
授業開講形態等【英語】
Lecture format, etc.
Japanese
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置【日本語】
Additional measures for remote class (on-demand class)
対面講義
（状況により双方向オンライン）
※履修登録後に授業形態等に変更がある場合には、TACT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【英語】
Additional measures for remote class (on-demand class)
in-person
(interactive online depend on the situation)
* If there is a change in the class format, students will be notified on the TACT class site.