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文理融合データサイエンスW
[24A0193]
科目名
Course Title
文理融合データサイエンスW
[24A0193]
Interdisciplinary program on data science W
授業言語
Language
Japanese
科目区分・科目種
情報
クラス
全学科
コンピテンシー
○批判的思考力,○協働力,○省察的思考力
カラーコード
単位数
2.0
単位
履修年次
1
〜
4
年
担当教員
松浦 司
伊藤 貴之
学期
前期
曜日・時限・教室
木曜
3
〜
4
限
理学部3号館601室【ITルーム1】
授業の形態
講義,実習・実技
教科書・参考文献
参考文献
星野匡郎・田中久稔『Rによる実証分析』オーム社
ALH区分
ALH(自発的な学習時間枠)※を実施する
アクティブラーニングの技法
ミニッツペーパー(リアクションペーパー),反転授業,授業前レポート
評価方法・評価割合
小論文(レポート)=e-statのデータをRを用いて、自分の興味がある課題に対して分析を行ったレポートを提出(20%),発表=e-statのデータをRを用いて、自分の興味がある課題に対して分析を行ったレポートを発表(10%),授業への参加態度=授業の出席や参加態度(60%),ALH(自発的な学習時間枠)=e-statのデータをRを用いて、自分の興味がある課題に対して分析を行ったレポートの準備(10%)
主題と目標
本授業では文理融合データサイエンスIIIと同様に、統計学や計量経済学の理論的な知識を取得することと、ExcelやRなどの計量ソフトを使用してデータ分析ができることを目的とする。
授業計画
1. e-Statを使用した都道府県別データの取得方法について
2. 相関関係とExcelを用いた散布図の書く方法
3. Excelの分析ツールを用いた単回帰分析の概要
4.回帰分析1(都道府県の合計出生率の決定要因)
5.回帰分析2(賃金センサスを用いた賃金方程式の推計)
6.回帰分析3(交差項を用いた男女の賃金カーブの傾きの差の検証)
7.回帰分析4(DID分析)
8. 回帰分析5(Excelの分析ツールが示す統計量の数学的な背景)
9. Rによる実証分析1(データの読込み)
10. Rによる実証分析2(ヒストグラム、散布図、クロス表)
11. Rによる実証分析3(重回帰分析と交差項)
12. Rによる実証分析4(パネルデータ分析)
13. Rによる実証分析5(ロジット、プロビット分析)
14. ALH 1:e statとExcelを用いた演習
15. ALH 2:e statとRを用いた演習
時間外学習
e-Statから政府統計を自分で加工してデータ分析を行うような課題をいくつか出す予定です。
学生へのメッセージ
この授業では、ExcelやRを使った演習を通じて、データ分析の実際を理解してもらうことを主な課題とします。理論的な説明は若干にとどめます。データ分析に興味のある人の積極的な履修を期待します。
学生の問い合わせ先
t-matsu@tamacc.chuo-u.ac.jp
「文理融合データサイエンスIV」の受講生であることを明記してください。