| １． |
授業の内容（Course Description） |
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統計分析において、回帰分析は広く利用されている手法であるが、この授業では、回帰分析を含む線形推測の方法を中心に学ぶ。その際、経済・経営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。なお、これらの方法の理解のためには、推定や仮説検定に関する知識が必要であるが、これらについても、授業において簡単な解説を加える。授業は、各種分析方法の解説と、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）を確認しながら進めていく。
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| ２． |
授業の到達目標（Course Objectives） |
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回帰分析、分散分析などの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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講義用資料を配付する。参考書については、以下を挙げておくが、授業の中でも紹介する。
・小暮厚之『Rによる統計データ分析入門』（朝倉書店）
・Michael J. Crawley著、野間口謙太郎・菊池泰樹訳『統計学：Rを用いた入門書』（共立出版）
・岩田暁一『経済分析のための統計的方法（第2版）』（東洋経済新報社）
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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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統計学の基礎的知識（基本統計量とその性質、推定・仮説検定の考え方など）を、有していることを想定しているが、授業の中でもそれらについて、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。
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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】
回帰分析の考え方と諸仮定
【第７回】
回帰分析における推定・検定
【第８回】
重回帰分析
【第９回】
回帰分析における考慮事項（1） 関数型、ダミー変数、多重共線性など
【第10回】
回帰分析における考慮事項（2） 変数選択、情報量基準など
【第11回】
回帰分析における考慮事項（3） 不均一分散、系列相関など
【第12回】
一元配置分散分析
【第13回】
二元配置分散分析
【第14回】
ロジスティック回帰など
【第15回】
まとめ
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