日本語

Course Code etc
Academic Year 2024
College College of Economics
Course Code BX362
Theme・Subtitle 経済統計と情報処理の基礎
Class Format Face to face (all classes are face-to-face)
Class Format (Supplementary Items)
Campus Lecture
Campus Ikebukuro
Semester Spring Semester
DayPeriod・Room Fri.2
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Credits 2
Course Number ECO2340
Language Japanese
Class Registration Method Lottery Registration(定員:70人/ Capacity:70)
Assigned Year 配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。
Prerequisite Regulations 2024年度以降入学者/データ分析入門1・2
2023年度以前入学者/情報処理入門1・2
Acceptance of Other Colleges 履修登録システムの『他学部・他研究科履修不許可科目一覧』で確認してください。
Course Cancellation 〇(履修中止可/ Eligible for cancellation)
Online Classes Subject to 60-Credit Upper Limit
Relationship with Degree Policy 各授業科目は、学部・研究科の定める学位授与方針(DP)や教育課程編成の方針(CP)に基づき、カリキュラム上に配置されています。詳細はカリキュラム・マップで確認することができます。
Notes 旧科目名)経済情報処理A

【Course Objectives】

The objective of this course is to understand the basic knowledge of economic statistics and be able to conduct an analysis in accordance with fundamental data processing.

【Course Contents】

In this course basic economic statistics will be explained and Excel and statistical software will be used to learn how to conduct data processing using economic statistics. In this course students practice the process of gathering economic statistical data, processing the data, entering it into Excel and statistical software for analysis, and evaluating the analysis results.The statistical software will use "R", and will explain how to use basic command operations and use the R Commander.

Japanese Items

【授業計画 / Course Schedule】

1 日本の主な経済統計(基礎)
2 インターネットにおける情報収集
3 分析ツール(エクセル)の基本的な操作演習
4 図やグラフを用いた分析
5 統計分析の基礎的演習①(基本統計量①)
6 統計分析の基礎的演習②(基本統計量②)
7 統計分析の基礎的演習②(仮説検定)
8 計量分析の基礎①
9 計量分析の基礎②
10 分析ツール(アプリケーション)の基本的な操作演習①
11 分析ツール(アプリケーション)の基本的な操作演習②
12 回帰分析、重回帰分析
13 時系列データとクロスセクションデータ、パネルデータ
14 期末課題演習(レポート)

【活用される授業方法 / Teaching Methods Used】

板書 /Writing on the Board
スライド(パワーポイント等)の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above

補足事項 (Supplementary Items)
毎回パソコンの演習を行います

【授業時間外(予習・復習等)の学修 / Study Required Outside of Class】

予習:講義で取り扱う予定の経済統計についてインターネットや参考分析を基に予習する。
復習:講義で取り扱った経済統計に関連するニュースをインターネットで閲覧する。また、講義で取り扱ったデータを用いて講義とは別の分析を行ってみる。

【成績評価方法・基準 / Evaluation】

種類 (Kind)割合 (%)基準 (Criteria)
筆記試験 (Written Exam) 50
平常点 (In-class Points)50 複数回の演習課題(50%)
備考 (Notes)

【テキスト / Textbooks】

その他 (Others)
なし(レジュメを配布する)

【参考文献 / Readings】

No著者名 (Author/Editor)書籍名 (Title)出版社 (Publisher)出版年 (Date)ISBN/ISSN
1 長島直樹・石田実・李振 『Rで統計を学ぼう!文系のためのデータ分析入門』 中央経済社 2017 9784502244117
2 白砂堤津耶 『例題で学ぶ初歩からの統計学 第2版』 日本評論社 2015 9784535557901
3 白砂堤津耶 『例題で学ぶ初歩からの計量経済学 第2版 』 日本評論社 2007 9784535554979

【履修にあたって求められる能力 / Abilities Required to Take the Course】

情報処理入門・データ分析入門及び統計学で履修するレベルのパソコンスキル及び統計基礎知識

【学生が準備すべき機器等 / Equipment, etc., that Students Should Prepare】

【その他 / Others】

レジュメは大学の授業支援システムを通じて配布する。

【注意事項 / Notice】