経済学部Faculty of Economics
ECN218CA（経済学 / Economics 200）演習Seminar
平瀬 友樹Tomoki HIRASE
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 経済学部Faculty of Economics |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2023 |
| 授業コードClass code | K7051 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 年間授業/Yearly |
| 曜日・時限Day/Period | 火4/Tue.4, 火5/Tue.5 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 多摩 |
| 教室名称Classroom name | 経223 |
| 配当年次Grade | 2 |
| 単位数Credit(s) | 8 |
| 備考（履修条件等）Notes | 4年次は授業コード「K7151」を履修登録すること。 |
| 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（2015年度以前入学生） | 演習（選択科目） |
| カテゴリー（2016年度以降入学生） | 演習（選択科目） |
| カテゴリーCategory |
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Outline (in English)
The aim of this course introduces the fundamentals of data science to the students.In detail, this course is to help students acquire basic skills for data analysis with R or Python.Grading Criteria is following; Class Performance 50% and Report Assignment 50%.In addition, Before/after each class meeting, students will be expected to spend four hours to understand the course content.
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
本講義の目的は、RやPythonを用いたデータ解析についてのスキルを身につけることにある。
到達目標Goal
グループまたは個人での専門論文執筆を通して、思考能力および専門知識を身につけることを目指す。
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、経済学科・現代ビジネス学科は「DP8」「DP9」「DP10」「DP11」に関連。国際経済学科は「DP9」「DP10」「DP11」に関連。
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. ）
基本的には対面形式で行うが、最大7回まで支援システムからの動画配信によるオンライン形式にすることがある。講義内のアナウンスおよび支援システムのお知らせ欄の指示にしたがうこと。なお、課題に対するフィードバックが必要な場合に支援システムの登録アドレスへ直接送るので、PCからのメールを受け取れるように準備しておくこと。
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.)
なし / No
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。
1[対面/face to face]：はじめに
自己紹介およびグループ分け
2[対面/face to face]：グループ・ディスカッション
グループ・ディスカッションをやってみよう
3[対面/face to face]：ディベート
ディベートとグループ・ディスカッションの違いについて
4[対面/face to face]：プレゼン
プレゼンをしてみよう
5[対面/face to face]：文章講座
論文やレポートの書き方について
6[対面/face to face]：回帰分析とは何か
回帰分析の理論とPCの操作について
7[対面/face to face]：t検定について
t検定の考え方と応用
8[対面/face to face]：重回帰分析
重回帰分析をしてみよう
9[対面/face to face]：先行研究
重回帰分析を使った先行研究を読んでみよう
10[対面/face to face]：重回帰分析の応用
多重共線性など注意すべき問題について
11[対面/face to face]：その他の統計学的分析
因果関係の分析へ
12[対面/face to face]：演習
グループ別での執筆活動
13[対面/face to face]：夏休みの計画
後期の懸賞論文に向けて・計画作り
14[対面/face to face]：総復習
前期の振り返り
15[対面/face to face]：はじめに
後期の進め方について
16[対面/face to face]：プログラミングとは何か
Rを使ってみよう
17[対面/face to face]：Rによる分析の実際
Rを使って前期の復習
18[対面/face to face]：PCを使った統計分析
Pythonの操作方法を覚えよう
19[対面/face to face]：より高度な統計分析に向けて
RとPythonの違いを理解しよう
20[対面/face to face]：ロジスティク回帰分析とその応用
ダミー変数を被説明変数にした場合
21[対面/face to face]：傾向スコアを用いた分析
コードを実際にかいてみよう
22[対面/face to face]：マッチング、傾向スコア、そしてIPW推定量
複雑なコードを読めるようになろう
23[対面/face to face]：パネルデータ分析
個別効果と変量効果
24[対面/face to face]：より高度な分析について
DiD分析、サバイバル分析、そして操作変数法
25[対面/face to face]：時系列データ分析の基礎
系列相関について
26[対面/face to face]：時系列データ分析の応用
VARモデルについて
27[対面/face to face]：研究テーマの決定
懸賞論文に向けての準備
28[対面/face to face]：総復習
振り返りと今後について
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.)
課題について締め切りは厳守。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
追って指示する。
参考書References
追って指示する。
成績評価の方法と基準Grading criteria
平常点(50%)および課題の成果(50%)によって評価を行う。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
特に指摘はない
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
各自でwindowsパソコンを準備すること。
その他の重要事項Others
長期休みには補習として二週間に１本程度の割合で動画配信を行っている。