UNIVERSITY OF TOYAMA SYLLABUS 富山大学
2019年度 授業案内
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>> 経済学部経済学科
  授業科目名
経済情報処理 マイシラバス
  (英文名)
Economic Information Processing
  担当教員(所属)
唐渡 広志(経済学部)
  授業科目区分
専門教育科目 昼間主開講科目
  授業種別
講義科目
  COC+科目
-
  開講学期
後期・月曜3限
  対象所属

  対象学年
2、3、4年
  時間割コード
131009
  単位数
2単位
  ナンバリングコード
1B1-38033-0500
  最終更新日時
19/02/14

  オフィスアワー(自由質問時間)
 

  リアルタイム・アドバイス:更新日   
 

  授業のねらいとカリキュラム上の位置付け(一般学習目標)
パソコンを用いてより効率的に経済データを処理し,統計分析や計量経済分析を行うための技術について学びます。

(1)仮説を考え,(2)分析に必要なデータを集め,(3)分析可能な状態に加工し,(4)統計学・計量経済学の知識を利用して分析を行い,(5)結果を報告する,という一連の作業に習熟し,卒業論文や各授業で課されるレポートの作成に役に立つスキルを磨くことが目的です。

主に次のソフトウェアを利用します。
・Excel (Microsoft)
・R
これらのソフトウェア利用に慣れることも目的の一つです。
「統計学」や「計量経済学」を履修していることが望ましいです。
未履修の方は,少なくとも「統計学(統計学- A および統計学- B)」を並行して学ぶ必要があります。


  教育目標
 

  達成目標
・統計分析用ソフトウェアの使い方
・データコーディング
・統計分析手法の理解

以上のことに習熟することを目標とする。


  授業計画(授業の形式、スケジュール等)
授業の大半はパソコンを利用した実習形式になります。
学習したことを確認するために,ほぼ毎回演習問題を出します。

第1回:ガイダンス&イントロダクション
第2回:EXCELの基本操作
第3回:時間とともに変化するデータの分析
第4回:質的な情報を伴うデータの分析
第5回:文字列操作
第6回:記述統計の基礎
第7回:不平等の指標
第8回:データベースの利用
第9回:最小2乗法
第10回:重回帰分析と仮説検定
第11回:ダミー変数
第12回:Rによる統計分析 part-1
第13回:Rによる統計分析 part-2
第14回:ロジットモデルとプロビットモデル part-1
第15回:ロジットモデルとプロビットモデル part-2


  授業時間外学修
・毎回出されるパソコン実習による演習課題を解く。
・授業で示されたキーワードについて,ハンドアウトや参考文献を利用して確認・復習する。


  キーワード
対数差分,クロス集計表,記述統計,ジニ係数,回帰分析,仮説検定,ダミー変数,二項選択モデル

  履修上の注意
・統計学または計量経済学を履修していることが望ましい。
・欠席が続くと授業に追いつくのが困難になります。


  成績評価の方法
パソコン実習の演習課題提出(複数回) 70%
期末試験 30%


  教科書・参考書等    図書館蔵書検索
参考書
・唐渡(2013)「44の例題で学ぶ計量経済学」オーム社。
・白砂(2009)「例題で学ぶ初歩からの統計学」日本評論社。
・大屋(2003)「コアテキスト 統計学」,新世社。
・鳥居(1994)「はじめての統計学」,日本経済新聞社。
・船尾(2016)「The R Tips:データ解析環境Rの基本技・グラフィックス活用集」,オーム社。
・奥村(2016)「Rで楽しむ統計」,共立出版。
その他必要に応じて指示します。



  関連科目
統計学,計量経済学,社会学総論,経営モデル分析,ファイナンスの基礎,社会調査論,産業社会学I,II,地域社会学I,II,ミクロ経済学I,II,マクロ経済学I,II



  リンク先ホームページアドレス
http://www3.u-toyama.ac.jp/kkarato/
  備考  

000298
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富山大学 SYLLABUS
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経済学部経済学科
授業科目名
経済情報処理  マイシラバス
英語名

Economic Information Processing 

担当教員

唐渡 広志(経済学部) 

授業科目区分

専門教育科目 昼間主開講科目 

授業種別

講義科目 

COC+科目

開講学期

後期・月曜3限 

対象所属

 

対象学生

2、3、4年 

時間割コード

131009 

単位数

2単位 

1B1-38033-0500

最終更新日時

19/02/14 

オフィスアワー

  

更新日  

  

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け

パソコンを用いてより効率的に経済データを処理し,統計分析や計量経済分析を行うための技術について学びます。

(1)仮説を考え,(2)分析に必要なデータを集め,(3)分析可能な状態に加工し,(4)統計学・計量経済学の知識を利用して分析を行い,(5)結果を報告する,という一連の作業に習熟し,卒業論文や各授業で課されるレポートの作成に役に立つスキルを磨くことが目的です。

主に次のソフトウェアを利用します。
・Excel (Microsoft)
・R
これらのソフトウェア利用に慣れることも目的の一つです。
「統計学」や「計量経済学」を履修していることが望ましいです。
未履修の方は,少なくとも「統計学(統計学- A および統計学- B)」を並行して学ぶ必要があります。
 

教育目標

  

達成目標

・統計分析用ソフトウェアの使い方
・データコーディング
・統計分析手法の理解

以上のことに習熟することを目標とする。
 

授業計画

授業の大半はパソコンを利用した実習形式になります。
学習したことを確認するために,ほぼ毎回演習問題を出します。

第1回:ガイダンス&イントロダクション
第2回:EXCELの基本操作
第3回:時間とともに変化するデータの分析
第4回:質的な情報を伴うデータの分析
第5回:文字列操作
第6回:記述統計の基礎
第7回:不平等の指標
第8回:データベースの利用
第9回:最小2乗法
第10回:重回帰分析と仮説検定
第11回:ダミー変数
第12回:Rによる統計分析 part-1
第13回:Rによる統計分析 part-2
第14回:ロジットモデルとプロビットモデル part-1
第15回:ロジットモデルとプロビットモデル part-2
 

授業時間外学修

・毎回出されるパソコン実習による演習課題を解く。
・授業で示されたキーワードについて,ハンドアウトや参考文献を利用して確認・復習する。 

キーワード

対数差分,クロス集計表,記述統計,ジニ係数,回帰分析,仮説検定,ダミー変数,二項選択モデル 

履修上の注意

・統計学または計量経済学を履修していることが望ましい。
・欠席が続くと授業に追いつくのが困難になります。 

成績評価の方法

パソコン実習の演習課題提出(複数回) 70%
期末試験 30% 

図書館蔵書検索

参考書
・唐渡(2013)「44の例題で学ぶ計量経済学」オーム社。
・白砂(2009)「例題で学ぶ初歩からの統計学」日本評論社。
・大屋(2003)「コアテキスト 統計学」,新世社。
・鳥居(1994)「はじめての統計学」,日本経済新聞社。
・船尾(2016)「The R Tips:データ解析環境Rの基本技・グラフィックス活用集」,オーム社。
・奥村(2016)「Rで楽しむ統計」,共立出版。
その他必要に応じて指示します。

 

関連科目

統計学,計量経済学,社会学総論,経営モデル分析,ファイナンスの基礎,社会調査論,産業社会学I,II,地域社会学I,II,ミクロ経済学I,II,マクロ経済学I,II

 

リンク先ホームページアドレス

http://www3.u-toyama.ac.jp/kkarato/ 

備考

  



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