Course Name Year Term Period Faculty / Graduate School All Instructors Credits
33996:[2025 Spring]Practical Seminar on Economics Ⅱ (08) 2025 Spring Wed4 College　Of　Economics GOTO DAISAKU 2

Campus

BKC

Class Venue

Prism31

Language

日本語

Course Outline and Method

（目的）
本科目は，今後の経済学の体系的な学習に必要となる，統計学に基づくデータ分析力とデータ可視化力を，実践的に習得することを目的とします．

（方法）
「社会科学情報検索」などから入手したデータを利用しつつ，基本的な統計量やデータの標準化，種類とグラフ，回帰分析と予測，最適化などを，主にMS Excelを用いて実践的に学びます．

（注意）
・1回目から対面授業を行います．
・Windows10/11でのPC環境を前提とします．

Student Attainment Objectives

統計学に基づくデータ分析と可視化の基本概念と重要性を理解する．
経済データの基礎的な分析とその可視化スキルを身につける．
主にExcelを用いたデータ分析・可視化を実践する．

Recommended Preparatory Course

Course Schedule

Lecture/Instructor（When there are multiple instructors) Theme
Keyword, References and Supplementary Information
1

イントロダクション

本科目の進め方や注意事項の説明【+R授業】新2回生対象履修登録ガイダンス

2

準備：データ入手と前処理

3~4

基本統計量

平均値，中央値，最頻値，レンジ，分散，標準偏差

5~6

データの標準化，種類とグラフ

折れ線グラフ，散布図，ピボットテーブル

7~8

分布と集計

度数分布表，ヒストグラム，外れ値

9

相関係数と近似曲線

10~11

検定

平均の検定，平均の差の検定，分散の検定，分散の差の検定

11~12

回帰分析

予測値，回帰係数の検定

13

最適化

14

移動平均と季節変動値，季節調整

Class Format

対面で実施する．

Recommendations for Private Study

データ分析や可視化スキル習得には，復習が不可欠です．必ず復習をしてください．

Grade Evaluation Method

Kind Percentage Grading Criteria etc.
Final Examination (Written)

Report Examination
(A report to be submitted by the unified deadline)

Exams and/or Reports other than those stated above, and Continuous Assessment　
(Evaluation of Everyday Performance in Class)		 100

授業中に課される数回の課題の提出状況と出席状況に応じて成績を付けます．

Grade Evaluation Method （Note）

Advice to Students on Study and Research Methods

Textbooks

Textbooks （Frequency of Use, Note）

Reference Books

Reference Books （Frequency of Use, Note）

Web Pages for Reference

How to Communicate with the Instructor In and Out of Class(Including Instructor Contact Information)

Learning Management System （manaba+R）,Talk with Students

Other Comments

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