日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20242024 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
社会学部/College of SociologyCollege of Sociology |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
DK250/DK250DK250 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
社会学におけるシミュレーション・モデルと、モデルのExcelとVisual Basic for Applicationプログラミング（コンピュータによるシミュレーション） |
| 授業形態/ Class FormatClass Format |
対面（全回対面）/Face to face (all classes are face-to-face)Face to face (all classes are face-to-face) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
|
| 授業形式/ Class StyleCampus |
講義/LectureLecture |
| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
秋学期/Fall semesterFall semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
水1/Wed.1 Wed.1 ログインして教室を表示する（Log in to view the classrooms.） |
| 単位/ CreditsCredits |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
SOX3610 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
抽選登録/Lottery RegistrationLottery Registration（定員：70人/ Capacity：70） |
| 配当年次/ Assigned YearAssigned 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。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。 |
| 先修規定/ Prerequisite RegulationsPrerequisite Regulations |
|
| 他学部履修可否/ Acceptance of Other CollegesAcceptance 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。 |
| 履修中止可否/ Course CancellationCourse Cancellation |
〇（履修中止可/ Eligible for cancellation） |
| オンライン授業60単位制限対象科目/ Online Classes Subject to 60-Credit Upper LimitOnline Classes Subject to 60-Credit Upper Limit |
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| 学位授与方針との関連/ Relationship with Degree PolicyRelationship 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。 |
| 備考/ NotesNotes |
The theme of the course is the construction of a reasonably advanced simulation model using computers. During the class, students will acquire sensibilities for model construction in the social sciences, while also acquiring an intermediate or higher level of skill sufficient for the practice of business, i.e., VBA (Visual Basic for Application) for Excel.
Initially, the course will cover stochastic simulation models using the Monte Carlo method. Students will learn key points of iteration using Excel. First, they will simulate share transition by applying the Markov process, a stochastic process. Next, students will learn Bayes' theorem of probability theory, and will simulate the famous Monty Hall paradox using the Monte Carlo method.
They will then simulate stochastic variables that appear in statistics used in data analysis. Next, students will move on to differential equation systems, and will consider the simultaneous differential equation model called Lotka-Volterra predation.
Finally, the course will explain methods of (future) population projection (the term "estimate" is not originally correct), and will simulate future population in the region. If there is time, students will try to create a small game as a means of studying VBA.
| 1 | モデル構築とシミュレーションの概説 定期預金の利息と増加 |
| 2 | VBAによるモンテカルロ・シミュレーション，誕生日が同じ人がクラスにいる確率 配列の定義 |
| 3 | πの推定 モンテカルロ法 |
| 4 | マルコフ過程によるシェアの推移モデル |
| 5 | ベイズの定理とモンテカルロ・シミュレーション 癌検診の精度，PCR検査の精度 |
| 6 | モンティ・ホール・パラドクス 連想配列をVBAで実装する |
| 7 | 擬似乱数の生成―正規分布に従う確率変数等の生成 関数の定義と利用 |
| 8 | 確率変数のシミュレーション |
| 9 | ポーカー検定とχ2乗検定 バブル・ソート |
| 10 | ロトカ－ボルテラ捕食系（連立微分方程式系）或いは拡散のモデル |
| 11 | 待ち行列 |
| 12 | 人口投影の実施 |
| 13 | 人口投影マクロ・プログラムの作成 |
| 14 | 課題発表とレポート提出 |
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) |
|---|
| 解説とプログラミングの実践（実技） |
授業時間内で完成しなかったプログラムの完成が時間外学習となることがあります。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
最終レポート(Final Report)(30%) 課題処理能力（授業ごとに出されるプログラミング課題に 関して、シミュレーションそのものを問題として理解し、アルゴリズムを理解して 動作するプログラムを自分で書けること）(70%) |
| 備考 (Notes) | ||
| 最終レポートは、VBAによるシミュレーション・プログラムです。授業支援システム（Canvas LMS等）に提出します。 | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| レジュメをOnlineで配布します。 |
キーボードを普通に打てること。
学生さんによっては、自分のノートPCで受講する方もいます。
コンピュータを用いたそれなりに高度なシミュレーション・モデルの構築をテーマにします。この授業の過程で、受講者は社会科学におけるモデル構築についての感覚を身に着け、同時にExcelに関してはVBA（Visual Basic for Application）を操作するというビジネスの実践に十分以上と言える中級以上の技量を身に付けることができます。
The theme of the course is the construction of a reasonably advanced simulation model using computers. During the class, students will acquire sensibilities for model construction in the social sciences, while also acquiring an intermediate or higher level of skill sufficient for the practice of business, i.e., VBA (Visual Basic for Application) for Excel.
最初は，モンテカルロ法を用いた確率論的なシミュレーション・モデルを扱います。Excelを用いたiteration（繰り返し計算）の要領を学びます。まず確率過程であるマルコフ過程を応用して、シェアの推移をシミュレートします。次に確率論のベイズの定理を学び、有名なモンティ・ホール・パラドクスをモンテカルロ法でシミュレーションしてみます。
そしてデータ分析で使用する統計学で現れる確率変数をシミュレートします。次に微分方程式系へ移行し、ロトカ・ボルテラ捕食系という連立微分方程式モデルを考察します。
最後に（将来）人口投影（推計という用語は本来正しくありません。）の手法を解説して、地域将来人口のシミュレーションを行います。時間が余れば，VBAを勉強するという趣旨でちょっとしたゲームも作成してみます。
Initially, the course will cover stochastic simulation models using the Monte Carlo method. Students will learn key points of iteration using Excel. First, they will simulate share transition by applying the Markov process, a stochastic process. Next, students will learn Bayes' theorem of probability theory, and will simulate the famous Monty Hall paradox using the Monte Carlo method.
They will then simulate stochastic variables that appear in statistics used in data analysis. Next, students will move on to differential equation systems, and will consider the simultaneous differential equation model called Lotka-Volterra predation.
Finally, the course will explain methods of (future) population projection (the term "estimate" is not originally correct), and will simulate future population in the region. If there is time, students will try to create a small game as a means of studying VBA.
| 1 | モデル構築とシミュレーションの概説 定期預金の利息と増加 |
| 2 | VBAによるモンテカルロ・シミュレーション，誕生日が同じ人がクラスにいる確率 配列の定義 |
| 3 | πの推定 モンテカルロ法 |
| 4 | マルコフ過程によるシェアの推移モデル |
| 5 | ベイズの定理とモンテカルロ・シミュレーション 癌検診の精度，PCR検査の精度 |
| 6 | モンティ・ホール・パラドクス 連想配列をVBAで実装する |
| 7 | 擬似乱数の生成―正規分布に従う確率変数等の生成 関数の定義と利用 |
| 8 | 確率変数のシミュレーション |
| 9 | ポーカー検定とχ2乗検定 バブル・ソート |
| 10 | ロトカ－ボルテラ捕食系（連立微分方程式系）或いは拡散のモデル |
| 11 | 待ち行列 |
| 12 | 人口投影の実施 |
| 13 | 人口投影マクロ・プログラムの作成 |
| 14 | 課題発表とレポート提出 |
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) |
|---|
| 解説とプログラミングの実践（実技） |
授業時間内で完成しなかったプログラムの完成が時間外学習となることがあります。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
最終レポート(Final Report)(30%) 課題処理能力（授業ごとに出されるプログラミング課題に 関して、シミュレーションそのものを問題として理解し、アルゴリズムを理解して 動作するプログラムを自分で書けること）(70%) |
| 備考 (Notes) | ||
| 最終レポートは、VBAによるシミュレーション・プログラムです。授業支援システム（Canvas LMS等）に提出します。 | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| レジュメをOnlineで配布します。 |
キーボードを普通に打てること。
学生さんによっては、自分のノートPCで受講する方もいます。