| 授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科 | 全担当教員 | 単位数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 34647:情報処理(EA) § 34648:情報処理Ⅰ(EA) | 2023 | 春セメスター | 火3 | 経済学部 | 五十嵐 直子 | 2 |
キャンパス
授業施設
授業で利用する言語
授業の概要と方法
受講生の到達目標
事前に履修しておくことが望まれる科目
授業スケジュール
| 授業回数/ 担当教員(複数担当の場合) |
テーマ |
|---|---|
| キーワード・文献・補足事項等 | |
| 1 | イントロダクション,「情報処理演習」の復習 |
授業の進め方と成績評価方法の説明,グラフの作成,関数,時系列データ,横断面データ,成長率,指数計算 |
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| 2~3 | 「情報処理演習」の復習 |
グラフの作成,関数,時系列データ,横断面データ,成長率,指数計算 |
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| 4〜5 | 記述統計学の基礎(1) |
ピボットテーブル,ピボットグラフ,算術平均,加重算術平均,メディアン,モード,度数分布表 |
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| 6〜7 | 記述統計学の基礎(2) |
度数分布表,分散,標準偏差,変動係数,四分位数 |
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| 8〜9 | 記述統計学の基礎(3) |
偏差値の分析,乱数発生,サンプリング |
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| 10〜11 | 記述統計学の基礎(4) |
金融商品の期待リターンとリスクの分析,日経NEEDSのデータ利用,幾何平均 |
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| 12〜13 | 推測統計学の基礎(1) |
確率,確率変数,確率分布,正規分布,標準正規分布 |
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| 14〜15 | 推測統計学の基礎(2) |
母集団,標本平均,大数の法則,中心極限定理,推定 |
授業実施形態
During the suspension period of BCP, classes will be as described in BCP levels 0-2.
BCPレベル3以上 : web授業
BCPレベル1〜2 :対面授業。但し、6回程度を上限として、数回はweb授業になる場合もあります。
BCPレベル1~2の場合にweb授業を行う際には、事前にmanaba+Rでお知らせします。
授業外学習の指示
成績評価方法
| 種別 | 割合(%) | 評価基準等 |
|---|---|---|
| 定期試験(筆記) | 0 | |
| レポート試験 (統一締切日を締切とするレポート) |
0 | |
| 上記以外の試験・レポート、平常点評価 (日常的な授業における取組状況の評価) |
100 | 日常課題:最終課題=60%:40%
|
成績評価方法(備考)
・授業で配布するデータ以外にも本学図書館HP「日経NEEDS社会科学情報検索」より日経NEEDSのデータを抽出し,使用する予定です。
受講および研究に関するアドバイス
教科書
教科書(使用頻度、その他補足)
参考書
参考書(使用頻度、その他補足)
参考になるwwwページ
授業内外における学生・教員間のコミュニケーションの方法
備考
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/