学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		工・博前
時間割コード
Registration Code		2871703
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		社会基盤計画学演習
科目名　【英語】
Course Title		Advanced Work in Planning Methods
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
担当教員　【日本語】
Instructor		三輪 富生 ○
担当教員　【英語】
Instructor		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
授業形態
Course style		演習
Seminar
学科・専攻【日本語】
Department / Program
土木工学専攻
学科・専攻【英語】
Department / Program
Department of Civil and Environmental Engineering
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)
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，因子分析，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．
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 methods 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.
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.
バックグラウンドとなる科目【日本語】
Prerequisite Subjects
確率・統計学や数理計画法などの分析手法についてある程度知識があることが望ましい．
バックグラウンドとなる科目【英語】
Prerequisite Subjects
Desirable to have some knowledge on basic microeconomic theory, probability theory and statistics, and mathematical planning method.
授業の内容【日本語】
Course Content
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・因子分析
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します．
授業の内容【英語】
Course Content
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 Factor analysis
5. Discrete choice model: basics
6. Discrete choice model: application
Reports will be assigned at the end of each topic.
成績評価の方法と基準【日本語】
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する．レポートで成績を評価し，すべての演習レポートの提出を原則とする．
成績評価の方法と基準【英語】
Course Evaluation Method and Criteria
If the knowledge about the numerical analysis method for city, transportation, and regional planning is acquired correctly, the credit is earned. Evaluation will be based on the report works. All reports are required to be submitted.
履修条件・注意事項【日本語】
Course Prerequisites / Notes
履修条件は要さない．
履修条件・注意事項【英語】
Course Prerequisites / Notes
There is no requirement.
教科書【日本語】
Textbook
講義資料を配布する．
教科書【英語】
Textbook
Lecture note will be provided.
参考書【日本語】
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
参考書【英語】
Reference Book
Maddala, G.S.: Introduction to Econometrics, Macmillan Publishing Company
Ben-Akiva, M. and Lerman, S.R.: Discrete Choice Analysis, MIT Press
授業時間外学習の指示【日本語】
Self-directed Learning Outside Course Hours
与えられたレポートを行うこと．
授業時間外学習の指示【英語】
Self-directed Learning Outside Course Hours
Write reports on assignments.
使用言語【英語】
Language used
English/Japanese
使用言語【日本語】
Language used
英語/日本語
授業開講形態等【日本語】
Lecture format, etc.
対面で行う．
授業開講形態等【英語】
Lecture format, etc.
In-person lessons.
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)
TACTサイトに掲示する．
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)
To be shown in TACT site.