基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	統計特殊研究（応用統計学）／STATISTICS（APPLIED STATISTICS）
開講所属 ／Course Offered by	大学院／
ターム・学期 ／Term・Semester	2022年度／2022 Academic Year　　春学期／SPRING SEMESTER
曜限 ／Day, Period	木2／Thu 2
開講区分 ／semester offered	通年／Yearlong
単位数 ／Credits	4.0
主担当教員 ／Main Instructor	樋田　勉
科目区分 ／Course Group	大学院科目　講義科目

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	この授業では，統計調査法の理論と，統計調査によって得られたデータを，調査の設計を反映する方法により分析する手法を扱う。統計分析の対象となる統計データは，多くの場合，統計調査によって母集団から抽出された標本である。統計データを適切に分析するためには，統計調査の方法と，調査方法を考慮した統計分析の方法を理解する必要がある。 この授業では，統計調査法の理論をSampling Techniquesの輪読により理解したのちに，調査方法を考慮したデータの分析方法や欠損データの処理方法などをComplex Surveysの輪読により修得する。 実際の調査データを調査の設計を反映する方法で分析するためには専門的な統計解析ソフトウェアが必要である。この授業では，データサイエンスの分野で標準的に利用されるソフトウェアの一つであるフリー統計ソフトR・RStudioを利用する。 受講生はテキストの輪読によって統計調査の理論を理解した上で，Rを用いて調査データの分析を実施し，その結果を発表することを求められる。結果を発表して議論することにより分析手法の理解を深める。
授業の形式・方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	授業はテキストの輪読によって行う。 受講生はテキストで説明されている統計的手法の理論的な内容と，フリー統計ソフトR・RStudioを用いて統計計算を行う方法をまとめたレジュメを作成して報告する。 この授業の履修には，大学院修士課程レベルの統計学の知識（確率，確率分布，推定，統計的仮説検定，回帰分析など）と数学的知識を前提とする
事前・事後学修の内容 ／Before After Study	事前のレジュメの作成（3時間），事後のデータ解析演習・復習（1時間）が必要である。
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title Sampling Techniques（第3版） 著者 ／Author name William G. Cochran 出版社 ／Publisher John Wiley & Sons ISBN ／ISBN 978-0471162407 その他（任意） ／other
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title Complex Surveys 著者 ／Author name Thomas Lumley 出版社 ／Publisher Wiley ISBN ／ISBN 978-0-470-28430 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 Model Assisted Survey Sampling 著者 ／Author name Carl-Erik Saerndal 出版社/URL ／Publisher Springer ISBN ／ISBN 978-0387406206 その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title Sampling: Design and Analysis 著者 ／Author name Sharon L. Lohr 出版社/URL ／Publisher Routledge ISBN ／ISBN 978-0367273415 その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	授業への取り組み状況・貢献度（30%），期末レポート（70％）で評価する。 授業への取り組み状況・貢献度： 授業期間における授業への参加度，貢献度，レジュメを用いた発表の内容を評価する。 期末レポート： 学期末にデータ解析のレポート・プレゼンテーションを実施する。その内容を評価する。
備考 ／Notes	参考書は適宜指示する
関連科目 ／Related Subjects
到達目標 ／Learning Goal	統計学についての博士レベルの知識を修得し，実社会の様々なデータを精密に分析できるようにする．

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	授業の内容について，標本調査法の概要について議論する。
2	標本調査法の基礎（1）	標本調査の基礎，母集団と標本，標本抽出について議論する。
3	標本調査法の基礎（2）	母集団特性値の推定と誤差評価について議論する。
4	標本調査法の基礎（3）	単純無作為抽出について議論する。
5	標本調査法の基礎（4）	部分母集団の推定について議論する。
6	標本調査法の基礎（5）	比の推定について議論する。
7	標本調査法の基礎（6）	サンプルサイズの決定について議論する。
8	標本調査法の基礎（7）	確率比例抽出について議論する。
9	層化無作為抽出法（1）	層化無作為抽出の考え方について議論する。
10	層化無作為抽出法（2）	層化無作為抽出におけるサンプルサイズの配分について議論する。
11	層化無作為抽出法（3）	層化無作為抽出におけるサンプルサイズの配分について議論する。
12	補助変数の基本的な利用方法（1）	比推定の考え方と補助変数の利用について議論する。
13	補助変数の基本的な利用方法（2）	回帰推定の考え方と補助変数の利用について議論する。
14	春学期のまとめ	春学期のまとめ
15	多段抽出（1）	クラスタ抽出について議論する。
16	多段抽出（2）	多段抽出の考え方について議論する。
17	多段抽出（3）	多段抽出における推定と応用について議論する。
18	二重抽出（1）	二重抽出の考え方について議論する。
19	二重抽出（2）	二重抽出における推定について議論する。
20	標本抽出法における誤差	標本誤差・非標本誤差について議論する。
21	補助変数の発展的な利用（1）	事後層化推定について議論する。
22	補助変数の発展的な利用（2）	カリブレーション・レーキングについて議論する。
23	推定精度の評価（1）	一般的なリサンプリング法について議論する。
24	推定精度の評価（2）	標本調査におけるリサンプリング法について議論する。
25	調査データの分析方法（1）	調査データにおけるクロス集計について議論する。
26	調査データの分析方法（2）	調査データにおける回帰分析について議論する。
27	調査データにおける欠測の処理	欠測データの処理方法について議論する。
28	まとめ	まとめ