経済データ分析１（１組）

科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)

経済データ分析１（１組）

科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)

Analysis of Economic Data 1 （１組）

授業コード　Class code

9987F01

科目番号　Course number

87COMAT105

教員名

菅原　慎矢

Instructor

Shinya Sugawara

開講年度学期

2024年度後期

Year/Semester

2024 Second Semester

曜日時限

金曜1限

Class hours

Friday, 1st period

開講学科・専攻　Department

経営学部　ビジネスエコノミクス学科

Department of Business Economics, School of Management

単位数　Course credit

2.0単位

授業の方法　Teaching method

講義

Lecture

外国語のみの科目（使用言語）　Course in only foreign languages (languages)

-

授業の主な実施形態　Main class format

① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

概要　Description

データ解析を通して客観的な結論を導くためには，解析手法の理論的な理解を前提に，データ解析の過程で直面するさまざまな問題を解決していかなければならない．本科目では，少人数のグループで，実際にデータを解析し結論を導き，それをレポートにまとめて報告するといった一連の流れを実体験することにより，適切なデータ解析の方法を学ぶだけでなく，グループとしてデータから客観的な結論を導くためのコミュニケーション力や論理的思考力を養う．　

目的　Objectives

経済データ分析１では，統計ソフトRを用いて、データクリーニングや可視化による仮説形成の方法と、回帰分析やいくつかの非線形統計モデルを学習する．学科のディプロマポリシーに定める「データ解析」を実現する

到達目標　Outcomes

・データクリーニングやデータ可視化手法の習得
・回帰分析・ロジットモデル・多項ロジットモデルの習得
・以上の手法をRを用いて自ら実施できるようになること　"

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/

履修上の注意　Course notes prerequisites

統計学に関する基礎知識（例：代表的な記述統計の定義，回帰分析と関連する統計的仮説検定）は前提とします．

アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）

グループワーク　Group work／プレゼンテーション　Presentation

-

準備学習・復習　Preparation and review

必ず前回までの授業内容を復習したうえで，次の授業に参加するようにしてください．それに加え，授業内で扱っていないトピックや分析手法などについても，積極的に自習に取り組んでください．また，授業時以外にも同じグループのメンバーと連絡を取り合い，研究テーマの設定・分析手法の選択などあらかじめ議論を進めておくとよいでしょう．以上を合わせて合計4時間程度の準備学習・復習が単位認定の目安となります．

成績評価方法　Performance grading policy

欠席4回で履修放棄とする。欠席・遅刻・早退は減点対象とする。グループワークへの消極的な参加に関してはフリーライダー減点が適用される。全く参加しなかったグループワークがあれば、履修放棄となる
レポート 30%
研究報告1 30％
研究報告2 40％

学修成果の評価　Evaluation of academic achievement

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

教科書　Textbooks/Readings

教科書の使用有無（有=Y , 無=N）　Textbook used(Y for yes, N for no)

N

書誌情報　Bibliographic information

-

MyKiTSのURL（教科書販売サイト）　URL for MyKiTS(textbook sales site)

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料　Reference and other materials

授業計画　Class plan

1 ガイダンス
2 講義：データクリーニング
3 -5 講義：データ可視化による探索的データ分析
6-8 グループワーク
9-10 講義：回帰分析
11　講義：ロジットモデル・多項ロジットモデル
12-15　グループワーク

授業担当者の実務経験　Work experience of the instructor of the class

-

教育用ソフトウェア　Educational software

-

R

備考　Remarks

授業でのBYOD PCの利用有無　Whether or not students may use BYOD PCs in class

Y

授業での仮想PCの利用有無　Whether or not students may use a virtual PC in class

N

シラバス情報