コンピューテーショナル・エコノミクス２

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

コンピューテーショナル・エコノミクス２

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

Computatioal Economics 2

授業コード　Class code

9987F04

科目番号　Course number

87ECAPE301

教員名

菅原　慎矢

Instructor

Shinya Sugawara

開講年度学期

2024年度前期

Year/Semester

2024 First Semester

曜日時限

月曜3限

Class hours

Monday, 3rd 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

機械学習やさまざまな応用統計分野において有用なベイズ統計学の方法と、マルコフ連鎖モンテカルロ法によるその実装を学ぶ。実装はPythonによる。

目的　Objectives

マルコフ連鎖モンテカルロ法を使えるようになる.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

マルコフ連鎖モンテカルロ法を使えるようになることを到達目標とする

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

BE学科一年生の必修科目レベルの数学知識（微積・線形代数・確率統計）ならびび「計量経済学1，2」レベルの計量経済学の知識と、Python(Anaconda)を自力でインストールできる程度のコンピュータに関する知識を前提とする。各自で関連項目を検索し、Anaconda（Python3以上用)等のインストールは授業開始前に行っておくこと。授業内でのインストールのサポートはしない。

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

-

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。週4時間程度の準備学習・復習が単位認定の目安となる。

成績評価方法　Performance grading policy

レポート3回(65%), LETUS上の試験による到達度評価(35%)

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

伊庭幸人 , 種村正美 , 大森裕浩 , 和合肇他「統計科学のフロンティア 12　計算統計II　マルコフ連鎖モンテカルロ法とその周辺」岩波書店
小西・越智・大森「計算統計学の方法-ブートストラップ・EMアルゴリズム・MCMC」朝倉書店
古澄英男「ベイズ計算統計学」朝倉書店

授業計画　Class plan

1 ガイダンス
2-4 Pythonによる統計学基礎
5-6 ベイズ統計の基礎
7モンテカルロ法
8 Gibbs Sampler
9-10 Data augmentationと階層ベイズ
11 モデル選択
12 Metropolis Hastings 法と実装
13 ノンパラメトリックベイズとその応用
14 様々な話題
15 まとめ

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

-

Python

備考　Remarks

原則対面予定だが、感染拡大状況によっては変更の可能性もある。開講直前にLETUSを確認すること。

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