経営学部Faculty of Business Administration
COT300FA（計算基盤 / Computing technologies 300）応用プログラミングⅠ（統計分析）（2019年度以降入学者）Applied Programming I (Quantitative Analysis)
長原 徹Toru NAGAHARA
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 経営学部Faculty of Business Administration |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | A5250 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 春学期授業/Spring |
| 曜日・時限Day/Period | 火5/Tue.5 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | 3～4 |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | ※ 原則春学期、秋学期連続で受講してください。 |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| 入学年度Admission year | |
| カテゴリー（2019年度以降）Category (2019～) | 情報関係科目 |
| カテゴリー（2018年度以前）Category (～2018) |
選択 情報関係 |
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Outline (in English)
The purpose of this course is to help students master a quantitative analytical method and analyze the economic phenomenon that students feel involved in. Students are expected to acquire statistical and econometric methods, and analyze various kinds of economic phenomena.
The goals of this course are as follows:
1) to learn the basic concepts and analytical methods of statistics and econometrics so that they can be applied to real economic analysis,
2) to learn basic programming with R and be able to analyze data, and
3) to use the analytical method of setting a hypothesis and testing it quantitatively.
Students will be expected to review based on the lesson materials uploaded to the Hoppii. Your study time will be more than two hours for a class.
Your overall grade in the class will be decided based on the following. 3 Short reports: 60% (20% x 3), Final report: 40%
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
我々の日々の生活は数字に囲まれている。例えば、アルバイトで得られた給料を何にいくらつかうかなど、われわれは生活の必要性に迫られて数字（データ）の把握と分析を無意識に行っているのである。この授業は、受講生がこの定量的分析手法すなわち、統計的手法ないし計量経済学的手法を習得し、それを活用して現実経済を分析する能力を身につけることを目標とする。
到達目標Goal
第一の到達目標は、統計学や計量経済学の基本概念と分析手法を習得し、それらを現実の経済分析に応用できるようになることである。第二の到達目標は、Rによる基本的なプログラミングを習得しデータ分析ができるようになることである。第三の到達目標は、仮説を設定しそれを定量的に検証するという分析手法を、主体的に用いられるようになることである。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1-3」、「DP1-4」、「心理学」、「地理学」、「政治学」、「DP4」に関連が特に強く、「DP1-1」、「DP2-1」、「DP5」に関連がかなりある
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
受講生は統計学や計量経済学に関する理論を講義形式で学んだ後、統計分析用フリーソフトのRをつかった演習に取り組む。最終的には、受講生自身でテーマを決め、実証分析を駆使したレポートを書いてもらう。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回[オンライン/online]：この授業の目的／計量経済学の分析方法と事例紹介
経済学における分析の方法やその限界を、具体例を交えながら紹介
第2回[対面/face to face]：Rの基礎(1)
四則演算の実践、統計学の復習
第3回[対面/face to face]：Rの基礎(2)
平均値、中央値、分散などの計算をRで実践
第4回[対面/face to face]：Rの基礎(3)
c関数の使用、データファイルの読み込み
第5回[対面/face to face]：相関分析／第一回レポート
相関係数の計算をRで実践、問題演習の資料を配布
第6回[対面/face to face]：回帰分析(1)
第一回問題演習の解説、回帰分析とは何か、最小二乗法の考え方、簡単な回帰分析をRで実践
第7回[対面/face to face]：回帰分析(2)
散布図をRで描く、決定係数について解説、データを提供して回帰分析を実践
第8回[対面/face to face]：回帰分析(3)
推定結果の解釈方法を解説、t検定の復習、データを提供して回帰分析を実践
第9回[対面/face to face]：回帰分析(4)／第二回レポート
重回帰分析の紹介、データを提供して回帰分析を実践、問題演習の資料を配布
第10回[対面/face to face]：回帰分析(5)
第二回問題演習の解説、多重共線性の説明、回帰分析によるさまざまな分析例の紹介
第11回[対面/face to face]：回帰分析(6)
自由度修正済決定係数の説明、仮説検証の考え方について
第12回[対面/face to face]：回帰分析(7)／第三回レポート
step関数を用いたステップワイズ法の紹介
第13回[対面/face to face]：仮説検証について
仮説検証の考え方についていくつかの事例を用いて紹介
第14回[対面/face to face]：前期末レポートの提出
データを提供し、受講生各自にRを用いた回帰分析に取り組んでもらう
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
授業支援システムに毎回の授業資料をアップするので、それをもとに復習を行う。また、授業内で出した応用的な問題にも取り組んでもらいたい。本授業の準備学習・復習時間は、各2時間を標準とする。
テキスト（教科書）Textbooks
毎回資料を配布するため、特定の教科書の指定はなし。
参考書References
福地純一郎・伊藤有希『Rによる計量経済分析』朝倉書店、2011年
秋山裕『Rによる計量経済学(第2版)』オーム社、2018年
今井耕介『社会科学のためのデータ分析入門(上、下)』岩波書店、2018年（粕谷祐子・原田勝孝・久保浩樹訳）
成績評価の方法と基準Grading criteria
3回のレポート提出（20％×3）と最終レポート（40％）の提出が単位認定の必要条件である。また、ほぼ毎回課題に取り組んでもらい、アウトプットを提出してもらう。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
学生からのレポート提出は紙媒体でなく、Hoppiiの課題提出ツールを使用して提出してもらうこととする。これによりレポートの提出があったか否かについて、きちんと記録が残るようにする。また、学生から寄せられた要望は積極的に取り入れていくつもりである。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
なし
その他の重要事項Others
なし
関連科目
None.