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学習目標(到達目標) |
この講義では，経済・経営および社会分析で重要性を増しつつある多変量解析のうち，重回帰分析, 主成分分析および数量化理論の基本的な手法と考え方を理解できる。これにより，各自のゼミなどの研究でのデータ分析に役立てることができる。
この講義を受けるうえでの基本知識として，「統計学 I」で学んだ統計分析法とその考え方をさらに発展させることにより，経済分析および経営分析のスキルアップを図ることができる。
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授業概要(教育目的) |
「統計学 I 」を学んだ学生が,より確実な統計分析力を身につけることを目的とする。その目標達成のために Excel で利用できる統計ツールを用いる。この講義では多変量のデータから何が分析できるのかを学び, 学生それぞれのゼミにおけるテーマに関連付けて分析力を身につけてもらうことを目的とする。専門におけるデータ分析に必要な基礎的な分析能力を磨くこともねらいとする。
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| 授業計画表 |
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| 回 | 項目 | 内容 |
| 第1回 | ガイダンス
| 統計知識の確認（相関と回帰・分散共分散行列） | | 第2回 | 重回帰分析(1) | 2重回帰モデル／モデルの有効性 | | 第3回 | 重回帰分析(2) | 重回帰モデル／重回帰の統計量 | | 第4回 | 重回帰分析(3) | 多重共線性／変数の選択 | | 第5回 | 主成分分析(1) | 主成分分析の考え方／情報量 | | 第6回 | 主成分分析(2) | 主成分分析得点の解釈 | | 第7回 | 演習 1 | 重回帰分析と主成分分析のデータ処理演習 | | 第8回 | 判別分析 | 多変量データによるグループ判別 | | 第9回 | 数量化理論(1) | 数量化理論 I 類 | | 第10回 | 数量化理論(2) | その他の数量化理論(II 類,III 類) | | 第11回 | 数量化理論(3) | その他の数量化理論(II 類,III 類) | | 第12回 | 演習 2 | 判別分析と数量化理論のデータ処理演習 | | 第13回 | 総合演習(1)
| 理解度の確認(試験を兼ねる) | | 第14回 | 総合演習(2) | 理解度の確認(総復習) | | 第15回 | まとめ | まとめ |
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| 授業形式 |
基本的に講義形式とPCによる演習で進める。この段階の分析では, 高度な計算処理が求められ, 短時間で分析のためのフォームを作りあげるのは困難である。そこで, 基本的な統計分析ツールを利用する。講義においては統計学 I と同様, 実際にデータ処理を行い毎時限ごとにレポート提出をさせる予定である。講義内容は状況に応じて変更もありうる。 |
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| 評価方法 |
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定期試験
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レポート
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小テスト
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講義態度
（出席）
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その他
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合計
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| 60% |
20% |
0% |
20% |
0% |
100% |
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| 評価の特記事項 |
講義で出されるレポート,講義中に作成する Excel のファイルはすべて提出すること。総合演習は試験も兼ねる｡ |
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| オフィスアワー(授業相談) |
火曜日 14時から16時まで, 8号館受付で守衛の方を通じて連絡を取ってください。 |
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| 事前学習の内容など，学生へのメッセージ |
「統計学 I 」で習得した内容を前提として講義する。従って,受講するためには「統計学 I 」を履修済みであることを前提としなければならない。
また, Excel の統計ツールを使って統計処理を行うので,空き時間などを利用してその操作にも十分に慣れてもらう必要があり,片手間では習得することは困難であることを心得ていただきたい。
内容的にも毎時間積み上げていくので,欠席した場合はその時間の講義内容を自学自習してもらうことが必要であるので,必ず連絡を取ることを求める。
他に習得した分析法で任意にレポート提出したものも評価する。 |