名古屋学院大学シラバス


                シラバス

シラバス 詳細

【時間割】

学期曜日時限科目名開講期キャンパスペア単位年次教員名科目ナンバー
1限経済データ分析秋A名古屋 22児島 完二EK2311

【授業情報】

表示する



講義概要

本講義は、データ分析の基本的な手法を修得することがテーマです。情報リテラシー(パソコンの基礎操作)から、統計分析の入門的手法を学びます。専門科目でのデータ処理や統計分析のみならず、将来、仕事上でさまざまなデータを処理する際に最低限必要となる知識・技能も身につけます。
 そこで、基本統計量から回帰分析までを取り扱います。具体的な学習内容としては、前半に基本統計量、後半で最小2乗法(OLS, Ordinary Least Squares)を学びます。
 前半で、統計学入門の復習を含めて、データの簡単な統計的処理(基本統計量)を学習します。データの整理(度数分布表)からデータの特徴を捉えるための統計量(平均や標準偏差)を実際に計算しながらその意味を理解します。そして、1変数だけでなく、2変数の関係を捉える手法(共分散・相関係数)を学習します。
 後半は、基本的な推定法としての最小2乗法を学びます。まず、中心を通る直線を決定するために残差の概念を学習し、残差の計算を行います。自分で回帰分析用ワークシートを作成しながら推定の原理を学びます。データと直線の当てはまり具合を検証する指標として、決定係数を取り上げます。
 いくつもの例題データを用意し、実際にパソコンで計算しながら、得られた統計値の意味を学習します。また、受講生が講義における到達度を確認できるよう、ルーブリックを使います。
 この授業は、経済学部のディプロマ・ポリシー【知識・技能】のうち「経済学の基礎的専門知識や分析ツールを使いこなす力」
を養うことを主な目的としています。



【学習到達目標】

学部で示されたディプロマ・ポリシーのうち、統計とデータ処理に関する分野の達成を目指します。社会人としてデスクワークに困らないスキルも身につけます。(詳細は、ルーブリックを参照してください。)

 1. 統計学入門の知識を確実に理解できる。
 2. 授業の例題をExcelで処理できる。
 3. 独力で簡単な統計処理ができる。
 4. 他人にExcelでの統計操作を教えることができる。



履修上の注意

この授業は、対面授業と非対面授業を隔週で実施し、非対面授業をCCSを活用した基本型授業(教材提示・課題提出)とTeamsを併用して実施します。

Teamsの招待コード:dpmoifk

以下の3科目(必須および指定科目)が修了していることを前提として進めます。

 1. 情報処理基礎: 学習したPC操作内容
 2. データ表現技法: Excelでのグラフ描画スキル
 3. 統計学入門: 基本統計量の計算方法

反転授業なので、毎回、予習をした上で授業に臨んでください。(予習が不十分な場合、失格となります)
授業時間(Teams・対面)には、予習課題の解説や演習問題・確認テストを行います。



【事前準備学習】

履修前
・「データ表現技法」でのグラフ描画技術と「統計学入門」の内容を復習。ノートパソコンの動作確認

受講前
・授業教材(解説ビデオ・PDFテキスト・自学自習)から学修範囲と課題を連絡します。
・授業前日までに課題(MinutePaperの提出、自学自習の全問クリアなど)を提出します。

受講後
・授業での演習問題をMinutePaperに回答(授業後30分以内)



【教材】

※指定図書は担当教員が、学生が必読すべきものとして指定する図書のことです。
  図書は図書館に置いてあり、1週間借りることができます。(一部貸出不可の図書もあります。)
教科書『経済データ分析(PDF版)』 児島完二 PDF 2021
CCSの教材BOXからPDFファイル「テキスト」の最新版をダウンロードしてください。 B5サイズの用紙に印刷し、手元で見ながら学修するとよいでしょう。
参考書『統計学が最強の学問である』 西内啓 ダイヤモンド社 2013
『ヤバい統計学』 カイザー・ファング CCCメディアハウス 2011
『データ分析の力 因果関係に迫る思考法』 伊藤 公一朗 光文社新書 2017
指定図書-指定図書は、登録されていません。-

評価方法

詳細はルーブリックを参照してください。以下は目安です。
1. 予習(動画視聴やテキスト・自学自習のMinutePaper)の状況(30%)
2. 授業参加の状況:毎回の小テスト、演習問題のMinutePaper、授業理解度調査など(30%)
3. 期末テスト・中間テストを含む複数回の確認テスト(40%)
4. その他



【講義テーマ】

回数テーマテーマURL
1ガイダンス/スプレッドシート:行と列, ルーブリック確認(1)https://web.microsoftstream.com/video/bd7e8772-834d-4896-8540-2d9b16f6c4d4
2対面:データの整理:順位表https://web.microsoftstream.com/video/5adbecf7-05df-4c83-8cae-6ece771352f7
3Teams:度数分布表/ヒストグラムの作成https://web.microsoftstream.com/video/3bda2c34-c956-4a32-9287-49f50fd2e0cc
4対面:データの代表値:算術平均、メジアン、モード
5Teams:データの散らばりの尺度:レンジ、四分位範囲/箱ひげ図
6対面:散らばりの尺度:平均からの偏り(偏差)と偏差平方和
7Teams:散らばりの尺度:分散から標準偏差
8対面:これまでの応用(偏差値)と前半の確認:中間テスト, ルーブリック確認(2)
9Teams:中間テストのフィードバック、2変数の関係:散布図の作成と平均偏差
10対面:2変数の関係:象限と偏差の積和、共分散
11Teams:2変数の統計量:相関係数の導出
12対面:因果関係:データの中心を通る直線
13Teams:残差の概念と残差平方和の計算
14対面:残差平方和最小の条件:最小2乗推定量
15Teams:適合度としての決定係数、講義まとめ(因果関係と相関関係), ルーブリック確認(3)
16対面:定期試験


【リンク】


-リンクは登録されていません-