経済学部Faculty of Economics
ECN218CA（経済学 / Economics 200）演習Seminar
菅 幹雄Mikio SUGA
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 | K7075 |
| 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 | 木4/Thu.4, 木5/Thu.5 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 多摩 |
| 教室名称Classroom name | 経128 |
| 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「K7175」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)
Learn statistics, geographic information system software (QGIS), input-output analysis, text mining, and apply these techniques to actual statistics.
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
統計学、地理情報システムソフト（QGIS）、産業連関分析、テキストマイニングを学び、これらの技法を実際の統計へ応用する。
到達目標Goal
①統計データを用いて実証分析の手法をマスターすること。
②実際に統計データを用いて実証分析を行うこと。
③実証分析結果について研究発表できるようになること。
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. ）
4時限目：春学期は統計検定過去問3級、地理情報システムソフト（QGIS）、産業連関分析を学んだ後、3年生と4年生が研究発表を行う。秋学期は統計検定過去問2級、テキストマイニングを学んだ後、2年生、3年生が研究発表、4年生が卒業論文発表を行う。
5時限目：パソコンを用いた統計に関する演習を行う。学生の発表についてコメントすることでフィードバックを行う。
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.)
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]：【４時限目】ガイダンス／【５時限目】PC演習
『R統計解析パーフェクトマスター』Chapter 1 Rと統計学 Chapter 2 Rの基本（RStudioの操作と基本プログラミング）
2[対面/face to face]：統計学講義(1)／PC演習
Chapter 3 データの全体像を解析する（代表値）
3[対面/face to face]：統計学講義(2)／PC演習
Chapter 4 データのバラツキ具合を知る（偏差、分散、標準偏差）
4[対面/face to face]：統計学講義(3)／PC演習
Chapter 5 正規分布するデータを解析する
5[対面/face to face]：統計学講義(4)／PC演習
Chapter 6 手持ちのデータで全体を知る（標本と母集団）
6[対面/face to face]：統計学講義(5)／PC演習
Chapter 7 独立性の検定と2つの平均の比較（χ2検定、t検定）
7[対面/face to face]：統計検定３級過去問（1）／PC演習
Chapter 9 回帰分析で未来を知る（単回帰分析と重回帰分析）
8[対面/face to face]：統計検定３級過去問（2）／PC演習
Chapter 10 クラスター分析
9[対面/face to face]：統計検定３級過去問（3）／PC演習
Chapter 11.5 「決定木」による分類
10[オンライン/online]：統計検定３級過去問（4）／PC演習
11.5 ランダムフォレスト回帰 11.9 ランダムフォレストによる分類
11[オンライン/online]：研究発表（３・４年生）
主成分分析
12[オンライン/online]：研究発表（３・４年生）
研究発表（３・４年生
13[オンライン/online]：研究発表（３・４年生）
研究発表（３・４年生
14[対面/face to face]：研究発表（３・４年生）
研究発表（３・４年生
15[対面/face to face]：ガイダンス／PC演習
ガイダンス／、『テキストマイニング入門: ExcelとKH Coderでわかるデータ分析』第1章 テキストマイニングとは 第2章 テキストマイニングで実現できること 第3章 気軽に始めるテキストマイニング 第4章 テキストデータを準備する
16[対面/face to face]：統計検定2級過去問(1)／PC演習
統計検定2級過去問(1)／第5章 KH Coderで伝える！ 分析アウトプット5選 第6章 分析の精度を高める！ データクレンジング 第7章 アンケートのテキストマイニング
17[対面/face to face]：統計検定2級過去問(2)／PC演習
『経済・政策分析のためのGIS入門』第1部 基礎知識と前準備
18[対面/face to face]：統計検定2級過去問(3)／PC演習
第2部 基礎事例2-1 人口分布図の作成 2-2 高齢者分布と医療施設
19[対面/face to face]：統計検定2級過去問(4)／PC演習
2-3 保育所の立地分析 第3部 応用事例 3-1 地震リスクと地価
20[対面/face to face]：研究発表の方法、論文の書き方／PC演習
3-2 水害リスクと地価 3-3 母子世帯の空間クラスター
21[対面/face to face]：QGISによる鉄道路線別人口分析
QGISによる鉄道路線別人口分析
22[対面/face to face]：産業連関分析(1)
産業連関表とは,輸入外生モデル
23[対面/face to face]：産業連関分析(2)
輸入内生モデル,東京都産業連関表の分析
24[オンライン/online]：研究発表（２・３・４年生）
研究発表（２・３・４年生）
25[オンライン/online]：研究発表（２・３・４年生）
研究発表（２・３・４年生）
26[オンライン/online]：研究発表（２・３・４年生）
研究発表（２・３・４年生）
27[オンライン/online]：研究発表（２・３・４年生）
研究発表（２・３・４年生）
28[対面/face to face]：研究発表（２・３・４年生）
研究発表（２・３・４年生）
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.)
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
金城俊哉『R統計解析パーフェクトマスター』秀和システム、3190円
河端瑞貴『経済・政策分析のためのGIS入門』古今書院、2860円
末吉美喜『テキストマイニング入門: ExcelとKH Coderでわかるデータ分析』オーム社、2500円（税別）
参考書References
清水雅彦、菅幹雄『経済統計』培風館、3630円
成績評価の方法と基準Grading criteria
毎回の演習で出された課題に取り組み、提出することにより平常点をつける。
また３・４年生は春・秋学期それぞれ１回、２年生は秋学期１回の研究発表に内容で成績評価を行う。
成績配分は平常点４０％、研究発表６０％、合計１００％である。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
統計検定の過去問の学習を春学期に集中させていたのを、春学期に3級、秋学期に2級に分けた。