| １． |
授業の内容（Course Description） |
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風が吹けば桶屋が儲かると言われるように、社会や自然界で起こっている様々な出来事は複雑な因果関係で互に結びついている。そのような相互関係を整理して、主要で基本的な因果関係を探す統計手法の一つが回帰分析である。回帰分析は経済や経営の研究、ビジネスや工場の現場、自然科学、社会科学、人文科学等々、非常に多くの分野で広く使用されている。本演習の目的はこの回帰分析の基本的考え方を学び、実際のデータをコンピュータで回帰分析してみることである。理論というより、考え方を直観的に理解し、実際に計算してみることに力点を置く。
そこで、経済・経営・スポーツ等で自分に興味のある問題を見つけ、自分なりの仮説を立て、データを集め、その仮説が支持されるかどうか回帰分析を使って調べてみよう。
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| ２． |
授業の到達目標（Course Objectives） |
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（１）回帰分析の基礎的考え方と実際の推定方法を習得する。
（２）コンピュータソフト（報告のためにパワーポイント、データ処理および回帰分析のためにエクセル）の使い方を習得する。
（３）自分の研究テーマを決め、データを集め、コンピュータで回帰分析を行い、その結果をまとめ、発表する。最終的には、一年間の演習での成果をパワーポイント10スライド程度にまとめる。これは就職活動等での自己アピールに使用できる。
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| ３． |
成績評価方法（Grading Policy） |
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演習は学生諸君によるコンピュータ実習、報告の作成と発表を主とするが、その発表報告と提出されたレポートの内容と出席状況によって成績を評価する。授業の性質上、出席しないと授業についてゆけなくなることに留意してほしい。
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| ４． |
テキスト・参考文献（Textbooks) |
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参考文献：豊田秀樹他『原因をさぐる統計学』1992年、講談社ブルーバックス
鳥居泰彦『はじめての統計学』1994年、日本経済新聞社
涌井良幸他『統計解析がわかる』2010年、技術評論社
向後千春他『統計学がわかる -回帰分析・因子分析編-』
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| ５． |
授業時間外の学習《準備学習》（Assignments） |
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随時練習問題や課題を提示するので、締切りまでに解答して提出すること。
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| ６． |
学生への要望・その他（Class Requirements） |
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本演習では統計学とコンピュータを楽しむ事を基本とする。あまり細かいことにはこだわらず、自分にとって何か面白いテーマを見つけて欲しい。はじめは統計学やエクセルの使い方等を知っている必要はないが、演習の中でその都度必要となる知識を積極的に学んでいって欲しい。統計学を履修していなかった人は、統計学や統計学総論といった科目を平行履修することを薦めます。
授業内容、データや他の詳しい授業情報は私の授業サイト（http://stat.matrix.jp）に掲載される。
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| ７． |
授業の計画（Course Syllabus) |
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本演習（前半期）では、主にデータ処理と回帰分析の基礎とソフトの使い方を学ぶ。
【第１回】
回帰分析入門
【第２回】
データ （１）
【第３回】
データ （２）
【第４回】
データ （３）
【第５回】
データ （４）
【第６回】
データ （５）
【第７回】
回帰分析（１）
【第８回】
回帰分析（２）
【第９回】
回帰分析（３）
【第10回】
回帰分析（４）
【第11回】
発表（１）
【第12回】
発表（２）
【第13回】
発表（３）
【第14回】
発表（４）
【第15回】
発表（５）
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