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
33996:[2025 春セメスター]実践経済演習Ⅱ(08) 2025 春セメスター 水4 経済学部 後藤 大策 2

キャンパス

BKC

授業施設

プリズム情報処理演習室Ｐ３１

授業で利用する言語

日本語

授業の概要と方法

（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．

受講生の到達目標

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．

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

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

授業実施形態

対面で実施する．

授業外学習の指示

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．

成績評価方法

種別 割合(%) 評価基準等
定期試験（筆記）

レポート試験
（統一締切日を締切とするレポート）

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

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．

成績評価方法(備考)

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

manaba+R,学生との直接対話

備考

【科目ナンバリング・カリキュラムマップはこちらから/Click here to see the Curriculum-Map and Course-Numbering】
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/