| １． |
授業の内容（Course Description） |
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統計分析において、線形推測に属する回帰分析、分散分析などは広く利用されているものであるが、この授業では、これらを中心に学ぶ。その際、経済データの分析において考慮すべき事柄についても、必要に応じて解説を加えていく。授業は、各種分析方法の簡単な解説と、パソコンによる実行例・結果（フリーの統計解析用ソフトウェアであるRを利用する予定）を示しながら進めていく。ただし、授業の中で受講者にパソコンを使用してもらうことはせず、自分用のパソコンにRをインストールした上で、授業時間外に演習などを行ってもらう予定である。
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| ２． |
授業の到達目標（Course Objectives） |
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回帰分析、分散分析など、経済分析で多用される方法について理解し、自ら実際のデータに対して適切な手法を適用できるようにすることを目標とする。
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| ３． |
成績評価方法（Grading Policy） |
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出席状況、随時提出を求める課題に基づき、総合的に評価する。
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| ４． |
テキスト・参考文献（Textbooks) |
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授業の中で、指示・紹介する。また、必要に応じて、講義用資料を配付する。
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| ５． |
授業時間外の学習《準備学習》（Assignments） |
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指定された資料、文献などをあらかじめ読んで、授業に臨むこと。指示された演習問題に確実に取り組むこと。
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| ６． |
学生への要望・その他（Class Requirements） |
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学部レベルの統計学の知識（基本統計量とその性質、推定・検定の考え方など）を、有していることが必要である。ただし、授業の中でもそれらについては、簡単に解説する。統計解析用ソフトウェアとしては、フリーソフトであるRを利用してもらうことを予定している。個人用のパソコンへのRのインストール方法などは、授業の中で説明する。このほか、データの準備に際して、若干のExcelの知識が必要になる場合がある（ExcelによるCSVファイルの準備など）。
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| ７． |
授業の計画（Course Syllabus) |
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【第１回】
授業の内容・計画、Rの概要とインストール方法
【第２回】
確率変数と確率分布、統計量とその分布
【第３回】
1標本の推定と検定
【第４回】
2標本の比較と検定
【第５回】
回帰と相関
【第６回】
単純回帰モデルにおける諸仮定
【第７回】
単純回帰モデルにおける推定・検定
【第８回】
分散分析（１）
【第９回】
分散分析（２）
【第10回】
重回帰モデル
【第11回】
関数型、ダミー変数など
【第12回】
回帰モデルにおける諸仮定からの逸脱の問題
【第13回】
一般化線形モデル（１）
【第14回】
一般化線形モデル（２）
【第15回】
まとめ
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