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Ⅱ（統計分析）（2019年度以降入学者）Applied Programming Ⅱ (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 | A5251 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 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) | |
| 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.
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、より主体的に用いられるようになることである。
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]：回帰分析の復習
計量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]：回帰分析の復習、R操作の復習
仮説検証の考え方の復習、データを提供して回帰分析を実践
第3回[対面/face to face]：重回帰分析(1)
多重共線性と自由度修正済決定係数の解説、データを提供して回帰分析を実践
第4回[対面/face to face]：重回帰分析(2)
ダミー変数法の説明、データを提供して回帰分析を実践
第5回[対面/face to face]：重回帰分析(3)
定数項ダミーや係数ダミーの事例紹介、データを提供して回帰分析を実践
第6回[対面/face to face]：重回帰分析(4)／第一回問題演習
結果の解釈の仕方について、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7回[対面/face to face]：回帰分析の応用(1)
第一回問題演習の解説、政治学への応用、データを提供して回帰分析を実践
第8回[対面/face to face]：回帰分析の応用(2)
データの絞り込みをRで実践(subset関数)
第9回[対面/face to face]：回帰分析の応用(3)
2つ以上の条件を設定したデータ絞り込みをRで実践
第10回[対面/face to face]：回帰分析の応用(4)／第二回問題演習
決定係数と自由度修正済決定係数について、モデルの改良、問題演習の資料を配布
第11回[対面/face to face]：最終レポートに向けて
第二回問題演習の解説、データ収集の方法について
第12回[対面/face to face]：回帰分析の応用(5)／マクロ計量モデル基礎
マクロ計量モデルの解説、モデル分析のどこでRが活用できるかについて解説
第13回[対面/face to face]：回帰分析の応用(6)／マクロ計量モデル実践
Rを用いたシミュレーションの体験
第14回[対面/face to face]：最終レポートの提出
各自が研究テーマを自由に選び、データ収集、プログラムの作成と実行を行う。その結果をレポートとして提出する
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.)
配布した資料をもとに授業が終わってから復習を行う。また、授業内で出した応用問題に取り組む。本授業の準備学習・復習時間は、各2時間を標準とします。
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
地道正行『Rによる統計学独習』裳華房、2018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。