理工・生命科学部教養科目KLAC Course
ECN100LC（経済学 / Economics 100）応用経済学Applied Economics
明城 聡Satoshi MYOJO
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工・生命科学部教養科目KLAC Course |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2023 |
| 授業コードClass code | H3108 |
| 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 | 集中・その他/intensive・other courses |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 |
| 教室名称Classroom name | オンライン |
| 配当年次Grade | 1年 |
| 単位数Credit(s) | |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 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 | |
| カテゴリー＜理工・生命科学部教養科目＞Category | 人文・社会・自然科学系 |
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Outline (in English)
Outline: This course provides a guideline to study basic statistical techniques to analyze economic data. Applied statistics and econometrics are also covered in exercises using PC and statistical software (MS Excel).
Goal: To master basics of statistics and econometrics, and data-analysis skills using MS Excel.
Extracurricular exercise: weekly homework assignments need to be submitted through the online system (4 hours)
Grading: homework(30%) and final report(70%)
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
データサイエンスの一環として、統計学や計量経済学を応用した経済データの分析方法を学ぶ。また、EXCELによる基本的なデータ処理の方法も学ぶ。
※本年度は動画配信によるフルオンデマンド形式か、Zoomによるリアルタイム参加形式かを選んで受講します。どちらも各自でPC環境を用意してもらうので、詳しくは学習支援システムのお知らせを参照してください。
到達目標Goal
統計学や計量経済学の基本的な考え方を学習するとともに、パソコン上でEXCELを使った経済データを分析します。また分析結果をグラフや表にまとめることで、調査レポートを作成する技術の習得も目標とします。
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、以下に関連している。理工学部：「DP2」と「DP4」、生命科学部「DP1」。
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. ）
授業の前半では当日扱う分析手法やデータに関して解説をします。残りの時間を使ってEXCELを用いた演習を行います。演習では与えられた課題を各自で解いて宿題やレポートとして提出するものとします。レポートの採点結果を授業にフィードバックします。
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：オンライン/online
※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。
1[オンライン/online]：イントロダクション
・講義概要の説明
・Excelと統計データ分析
2[オンライン/online]：時系列データの記述
・時系列データの表・グラフ作成
・成長率、寄与度、寄与率
3[オンライン/online]：度数分布表とヒストグラム
・度数分布表
・分布の形状（尖度、歪度）
4[オンライン/online]：データ集計と基本統計量
・平均、分散、中央値、メディアン、モード
・ボックスプロット
5[オンライン/online]：ローレンツ曲線とジニ係数
・格差の定量化
・ローレンツ曲線
6[オンライン/online]：相関関係と因果関係
・散布図
・相関、偏相関、時差相関、自己相関
・ランダム化比較試験、自然実験
7[オンライン/online]：移動平均と季節調整
・移動平均
・循環的な特性と季節調整
・異常値
8[オンライン/online]：統計的推測
・確率、確率変数、確率分布
・正規分布と標本平均による母平均の推測
9[オンライン/online]：母集団に関する検定と推定(1)
・仮説検定と有意水準
・1つの母集団の母平均・母分散に関する検定・推定
10[オンライン/online]：母集団に関する検定と推定(2)
・2つの母集団の母平均・母分散に関する検定・推定
11[オンライン/online]：平均に関する群間比較(1)
・分散分析
・1元配置法
12[オンライン/online]：平均に関する群間比較(2)
・2元配置法
・相互効果
13[オンライン/online]：単回帰分析
・単回帰分析
・系列相関とダービーワトソン統計量
14[オンライン/online]：重回帰分析
・重回帰分析
・ダミー変数
・その他の回帰分析
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.)
PCを使った演習を行うので基本的な操作を習得しておいて下さい。
講義で扱ったトピックについての宿題があります。（標準4時間）
テキスト（教科書）Textbooks
必要に応じてレジュメを配布します。
参考書References
計量経済学の参考書として以下をオススメします。
・田中隆一、「計量経済学の第一歩－実証分析のススメ」、有斐閣、2015
統計学の参考書には以下をあげます。
・東京大学教養学部統計学教室、「統計学入門」、東京大学出版会、1991
・東京大学教養学部統計学教室、「人文・社会科学の統計学」、東京大学出版会、1994
成績評価の方法と基準Grading criteria
宿題(30%)と課題レポート(70%)
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
特になし
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
EXCELを使った演習を行うので、各自でPC環境(Windows奨励)とネット接続環境を用意して下さい。
その他の重要事項Others
受講生の理解度や要望などに応じて講義内容を変更する場合があります。