基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	多変量解析a／MULTIVARIATE ANALYSIS(A)
開講所属 ／Course Offered by	経済学部／ECONOMICS
ターム・学期 ／Term・Semester	2021年度／2021 Academic Year　　春学期／SPRING SEMESTER
曜限 ／Day, Period	火1／Tue 1
開講区分 ／semester offered	春学期／Spring
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	3,4
主担当教員 ／Main Instructor	樋田　勉

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
樋田　勉	国際環境経済学科／ECONOMICS ON SUSTAINABILITY

授業の目的・内容 ／Course Objectives	背景： 情報通信技術の発展により，企業や官公庁は大量の統計データを収集・作成することが可能になった。収集したデータは，企業では市場調査やマーケティング，官公庁ではEvidence-based Policy Making（根拠に基づく政策運営）のために分析され，様々な意思決定に活かされている。 目的： この授業の目的は，1年次配当科目である統計学入門や，2年次配当科目である統計学の知識を前提とし，経済学科専門科目として理論・計量，経営学科専門科目として情報・統計，国際環境経済学科専門科目として調査・統計分析の専門知識を習得し，データを収集し，情報を正しく読み取る調査・分析能力を身につけることである。 授業では，統計的データ解析の理論的な仕組み理解し，統計学分野やデータサイエンス分野で標準的に利用されるソフトウェアの一つである統計解析ソフトRを利用して，様々な多変量解析を用いて統計データ解析ができるようになることを目指す。 内容： 多変量解析aでは，実際に統計的データ解析を行うために必要な統計解析ソフトウェアである統計解析ソフトR・Rstudioの利用法の修得，R・Rstudioを用いて，1次元データと2次元データの統計分析の方法，最も重要な多変量解析法である回帰分析を学修する。これらの内容を学修することにより，実際の経済・経営・社会など，様々なデータを分析するための能力を身につけることを目指す。
授業の形式・方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	形式： 授業はオンデマンド型で実施する。 進行： 資料と必要に応じて動画の配信により内容の説明を行う。 受講生は各自のPCにRとRstudioをインストールし，資料と動画を参考にしながら，RとRstudioをコマンドを入力しながら課題の取り組む。タブレット型端末ではR・Rstudioを利用できないので注意すること。 計算結果や解釈については，manabaの小テストに解答し，理解度の確認を行う。 manabaの小テストの解答については，締め切り後に採点結果を学生が確認できるようにする。また，採点結果にもとづいて適宜追加説明を行う。 質問対応： メールで質問すること。質問に対してメールかmanabaのコースニュースで回答する。 フィードバック： 授業内容の理解度についてmanabaの小テストで確認し，次回の授業で必要に応じてフィードバックをする。 注意： 原則として統計学a,bの単位取得者を対象とする。統計学a,bを履修していない場合には自習が必要になることがある。 その他： 授業の進め方は，初回の授業で説明するので，必ず確認すること。 テキストは利用しない。配付資料を各自印刷して利用すること。
事前・事後学修の内容 ／Before After Study	事前の学習： 特になし。 事後の学修： manabaの小テストの解答が発表された後で，復習に取り組むこと（30分から1時間程度）。
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title Rによる多変量解析入門 著者 ／Author name 川端 一光 , 岩間 徳兼 , 鈴木 雅之 出版社/URL ／Publisher オーム社 ISBN ／ISBN 978-4274222368 その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title Rによる 統計的学習入門 著者 ／Author name Gareth James , Daniela Witten ほか 出版社/URL ／Publisher 朝倉書店 ISBN ／ISBN 978-4254122244 その他（任意） ／other 原著タイトル:An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer, 2013)
参考文献等3 ／References3	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title An R Companion to Applied Regression 著者 ／Author name John Fox Jr.,  Sanford Weisberg 出版社/URL ／Publisher SAGE Publications ISBN ／ISBN 978-1544336473 その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	manabaの小テスト（80％），レポート（20％） ほぼ毎回実施するmanabaの小テストでは，各回の理解度を確認する。 レポートは，適切な分析・解釈・理解ができているかを確認する。
関連科目 ／Related Subjects	統計学a,b
備考 ／Notes	テキストは利用しない。配付資料を各自印刷して利用すること。
到達目標 ／Learning Goal	多変量解析に関する専門知識を習得し、多変量データを分析のうえ、解説できるようにする。

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前・事後学修の内容 ／Before After Study
1	オリエンテーション，R・RStudio入門	授業全体の説明と「多変量解析」とはどのような学問かについて説明する。
2	R・RStudioの基本	R・RStudioの基本を理解できるようにする。
3	基本統計量の計算	基本統計量の計算ができるようにする。
4	推定と検定	データから計算した統計量を用いて区間推定と統計的仮説検定をできるようにする。
5	散布図と相関係数	散布図の作成，相関係数の計算ができるようにする。
6	クロス集計表とカイ二乗検定	クロス集計表とカイ二乗検定ができるようにする。
7	回帰分析（回帰係数，最小二乗法，決定係数）	単回帰モデルの回帰係数や決定係数の計算と解釈ができるようにする。
8	回帰分析（残差分析，回帰診断）	回帰分析において残差分析を利用できるようにする。
9	回帰分析（重回帰モデルの偏回帰係数の推定，自由度修正済み決定係数）	重回帰モデルの偏回帰係数や自由度修正済み決定係の計算と解釈ができるようにする。
10	回帰分析（質的変数の利用）	回帰分析において質的変数を利用できるようにする。
11	回帰分析（非線型変換，交互作用）	回帰分析において変数の非線型変換や交互作用項を利用できるようにする。
12	回帰分析（モデルの評価と変数選択法）	回帰分析においてモデルの評価と変数選択法を利用できるようにする。
13	回帰分析（回帰分析によるデータ分析，解釈，予測）	回帰分析を用いてデータを分析し，結果の解釈と予測ができるようにする。
14	基本的な統計分析と回帰分析のまとめ	基本的な統計分析，回帰分析，R・RStudioの利用方法のまとめ。