シラバス － ビジネス統計演習
-
- ナンバリングコードCode
- BUS-man3-220
-
- 科目名Subject Name
- ビジネス統計演習
-
- 担当者名Instructor
- 橋本 翔
-
- 単位Credit
- 2
-
- 履修年次Standard Year for Registration
- 2-4/3-4
-
- 学期Semester
- 前期
-
- クラスClass
-
- 曜限Day/Period
- 火曜3時限
-
- 教室Classroom
- PC教室1[1号館5階]
-
- 授業形態Course Type
- 講義・演習
-
- メディア授業Distance Learning Course
-
- 備考Remarks
- 使用言語：日本語
-
- 実務経験のある教員等による授業科目Courses Taught by Faculty with Practical Experience in a Related Area
- －
-
- 学内単位互換科目としての受講可否Availability for inter-departmental credit transfer
- 不可
授業の到達目標Objectives to be Attained
SEQ 1
- DP観点 / Diploma Policy
Target Category - A（知識・技能）
- 商学部で学習する上で、必要となる発展的なデータの分析手法の結果の解釈・分析の原理を学ぶ。
SEQ 2
- DP観点 / Diploma Policy
Target Category - B（思考力・判断力・表現力等）
- 商学・経営学研究に必要な発展的なデータ解析の能力を獲得する。
授業の概要Course Overview
本授業では、R言語を用いた統計分析の演習を行います。
はじめは、R言語に慣れるためにRの起動・入力・関数の利用・データの整理などを学習します。
その後、種々の多変量解析法を演習します。
まず、手法の概要を説明したのちに、分析例を提示し、結果の読み取り方を理解します。
次に、既存の実データに対して手法を適用し、その結果を解釈します。
その後、分析手法の原理について、人工データを生成し分析することで、理解を深めます。
「ビジネス情報処理基礎」「経営統計学」「ビジネス予測」「基礎統計学」などは必修ではありませんが、
それらで紹介する統計の基礎知識は特に説明なく用いることがあります。
なお、本シラバスの内容は受講者の理解度・進行状況などによって、変化する場合があります。
事前・事後学習、時間等Study Required outside Class(Preparation, etc.)
身につけるためには、各回200分の事前事後学習が必要です。
また、毎回課題が出ます。
授業計画(各回の授業内容)Course Outline
-
- 1回目Session 1 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- ガイダンス・RとRStudioの紹介とインストール・起動
-
- 2回目Session 2 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rの基本的な操作・関数の利用・代入・繰り返し処理・条件処理
-
- 3回目Session 3 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rでの集計・アクセスの方法・記述統計の求め方
-
- 4回目Session 4 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rで行う仮説検定（１）実用編
-
- 5回目Session 5 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rで行う仮説検定（２）理論編
-
- 6回目Session 6 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rで行う回帰分析（１）実用編
-
- 7回目Session 7 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rで行う回帰分析（２）理論編
-
- 8回目Session 8 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rで行う分散分析（１）実用編
-
- 9回目Session 9 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rで行う分散分析（２）理論編
-
- 10回目Session 10 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rで行う因子分析（１）実用編
-
- 11回目Session 11 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rで行う因子分析（２）理論編
-
- 12回目Session 12 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rで行うロジスティック回帰分析（１）実用編
-
- 13回目Session 13 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- Rで行うロジスティック回帰分析（２）理論編
-
- 14回目Session 14 対面授業 （Face-to-Face） 事前・事後学習 Study required outside class(Preparation/review)：200分
- 期末ミニテスト
活用される学習方法Learning methods
聴講・視聴：講義の聴講、教材や実演の視聴を通して学習する。/ Listening, Watching : Learn by listening to lectures and watching educational materials and demonstrations.
体験・実践 / Experience, Practice
教科書・テキストTextbooks
なし
参考書等References
なし
課題の種類・内容Homework, Assignments, etc.
都度説明する
課題に対するフィードバックの方法Feedback Method
課題の解説と質問への解答による
成績評価Evaluation
成績評価の方法 / Evaluation Method
課題および平常点（50%）と授業内で行われる期末ミニテスト(50%)の合計点による
観点別評価の入力項目(ルーブリックとその使用方法) / Target to be Evaluated
SEQ 1
- DP観点 / Diploma Policy
Target Category - A（知識・技能）
- 成績評価の規準 / Evaluation Criteria
- 発展的なデータの分析手法の結果の解釈・分析の原理を身につける
- 評価尺度（水準）/ Evaluation Scale
-
- 卓越水準 / Outstanding
- 発展的なデータの分析手法の結果の解釈・分析の原理が十分に身についている
- 目標到達水準 / Excellent
- 発展的なデータの分析手法の結果の解釈・分析の原理がほぼ身についている
- 目標途上水準 / Good
- 発展的なデータの分析手法の結果の解釈・分析の原理がある程度身についている
- 目標下限水準 / Adequate
- 発展的なデータの分析手法の結果の解釈・分析の原理が最低限身についている
- 近接水準 / Inadequate
- 発展的なデータの分析手法の結果の解釈・分析の原理の一部が身についているが不十分
- 評価不能 / Unevaluable
- 評価に値する情報が不足。または上記の水準に値せず、能力として評価に不適
SEQ 2
- DP観点 / Diploma Policy
Target Category - B（思考力・判断力・表現力等）
- 成績評価の規準 / Evaluation Criteria
- 商学・経営学研究に必要な発展的なデータ解析の能力を身につける。
- 評価尺度（水準）/ Evaluation Scale
-
- 卓越水準 / Outstanding
- 商学・経営学研究に必要な発展的なデータ解析の能力が十分に身についている。
- 目標到達水準 / Excellent
- 商学・経営学研究に必要な発展的なデータ解析の能力がほぼ身についている。
- 目標途上水準 / Good
- 商学・経営学研究に必要な発展的なデータ解析の能力がある程度身についている。
- 目標下限水準 / Adequate
- 商学・経営学研究に必要な発展的なデータ解析の能力が最低限身についている。
- 近接水準 / Inadequate
- 商学・経営学研究に必要な発展的なデータ解析の能力の一部は身についているが不十分。
- 評価不能 / Unevaluable
- 評価に値する情報が不足。または上記の水準に値せず、能力として評価に不適
- 成績評価に関するその他の確認事項 / Other Information for Evaluation