| １． |
授業の内容（Course Description） |
|
統計解析において、想定されるモデルに関するパラメータについてデータを基に推定・仮説検定すること、複数の変数のデータについて回帰分析等を行うことは、広く利用されている手法である。一方、これらの方法を実際のデータに適用するためには、それらの背景にある考え方・理論に関する理解に加えて、統計解析用のソフトウェアを用いることが、実際上、不可欠である。この授業では、これらの統計的推測の考え方・適用方法を、統計解析用ソフトウェアを利用しながら学んでいく。統計解析用のソフトウェアとしては、現在広く利用されているフリーソフトウェアであるRを用いる。
|
| ２． |
授業の到達目標（Course Objectives） |
|
・推定や仮説検定の考え方を理解するとともに、Rを用いて実際にそれらの手法を適用できるようにすること
・回帰分析、分散分析などの考え方を理解し、適切な手法を選択しつつ、Rを用いて実際にそれらを適用できるようにすること
・統計解析に広く用いられるソフトウェアであるRの基本的な使用法を習得すること
|
| ３． |
成績評価方法（Grading Policy） |
|
各回授業・演習に対する取り組み状況、随時提出を求める課題に基づき、総合的に評価する。
|
| ４． |
テキスト・参考文献（Textbooks) |
|
プリントを配付する。参考書としては、以下を挙げておく。
・伏見正則・逆瀬川浩孝『Rで学ぶ統計解析』（朝倉書店）
・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）
・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）
|
| ５． |
授業時間外の学習《準備学習》（Assignments） |
|
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。
|
| ６． |
学生への要望・その他（Class Requirements） |
|
統計学の入門的知識を有していることが望ましいが、授業の中でもそれらについて簡単に解説する。自宅での学習、課題提出などのため、個人で用いることのできるPCが必要である。自分用のPCには、Rをインストールする必要がある。インストールの方法は、授業で説明する。
|
| ７． |
授業の計画（Course Syllabus) |
|
【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】
Rの基本的な使い方（１） データの扱い方、基本的な演算、基本的な関数など
【第３回】
Rの基本的な使い方（２） グラフィックス、入出力など
【第４回】
データの整理・記述統計（１）
【第５回】
データの整理・記述統計（２）
【第６回】
確率の考え方、確率変数と確率分布
【第７回】
統計量とその分布、乱数とシミュレーション
【第８回】
推定と仮説検定の方法（１）
【第９回】
推定と仮説検定の方法（２）
【第10回】
推定と仮説検定の方法（３）
【第11回】
回帰分析の考え方と諸仮定
【第12回】
回帰分析における推定・仮説検定（１）
【第13回】
回帰分析における推定・仮説検定（２）
【第14回】
回帰分析における考慮事項 多重共線性、不均一分散、系列相関など
【第15回】
より一般的な回帰モデルについて、まとめ
|
