数学〔通年〕履修対象：経済学部（95学則）
データ解析I〔春学期〕履修対象：経済学部（99学則）
今泉 忠
目的
近年、データを解析して、それをどのような観点から比較評価するかがより重要になってきた。そこでは、評価の視点を明確にし、他の比較検討が十分に可能なようにする必要がある。その場合、収集されたデータを分析するだけではなく、そのようなデータを生じせしめると考えられる構造を推測することにより、より一般的な推論が可能となる。
この講義では、特に、説明変数と被説明変数が想定される場合のデータ解析について講義する。受講者が、
(1) 統計的な仮説構築、検討、評価を行うことができる
(2) 多変量データについて統計分析が可能となること
を目標にする。これらのために、コンピュータソフトを利用した講義・演習を行う。
コンピュータ利用、線形代数、統計学についての基礎知識を前提とする。
内容
以下の順での講義を予定している。
- 第1週〜4週 2変数までの分析と分散分析モデル
統計分析を行う場合には、データについて様々な変換を行う場合がある。これは分析モデルとしてどのようなものを想定するかに関係する。ここでは、特に、2変数での分布の想定、同時分布などについて、グラフなどを通じて学ぶ。また、データの変動を説明するという観点から重要である分散分析モデルについても講義する。
キーワード：標準誤差、統計量の分布、最小2乗推定、因果関係と相関関係、線形モデル、分散共分散行列、F 検定
- 第5週〜9週 回帰分布モデル
3変数以上の場合について、そのモデル選択などについて学ぶ。ここでは特に、説明変数と被説明変数を区別する回帰分析モデルを用いる場合について講義する。この場合、説明変数をどのように選択するかを考慮したモデル選択を考える必要がある。また、被説明変数が2値である場合もある。これらについて講義する。
キーワード：相関行列、情報量、ロジステック回帰
- 第10週〜15週 SPSS による分析
統計分析言語として開発されたSPSS を用いて分析する方法について講義する。特に、回帰モデルを用いる場合について述べる。
評価方法：複数回のレポート提出による。
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