Numbering Code	U-ECON00 10203 LJ43	Year/Term	2022 ・ Second semester
Number of Credits	2	Course Type	Lecture
Target Year	1st & 2nd year students	Target Student
Language	Japanese	Day/Period	Thu.1
Instructor name	HAMURA YASUYUKI (Graduate School of Economics Senior Lecturer)
Outline and Purpose of the Course	インターネット技術の発達と浸透によりデータ革命が進み、産み出されるデータの量や多様性が従来よりも急増した。ソフトウェアとハードウェアにおける計算革命、自動計算技術等の発展により、ますます多くの人が計算技術の恩恵を受ける環境が整ってきている。こうした中、研究者や専門家のみならず、色々な場面で様々な人がデータ分析技術を持つことが求められるようになってきている。 本講義では、データ分析と統計学の初学者である履修者がこれらを使いこなすための基礎的素養を身に付けることを目指す。特に、経済学・社会科学におけるデータの分析を主なテーマとして、入門的なデータ分析と確率統計について講義し、実際のデータ分析の例を紹介し、統計ソフト R で様々なデータ分析を行うためのプログラミング技術の土台を解説する。 なお、大学の数学の知識は前提知識として求めない。各人が RStudio を用いて R を操作しつつ自習することを前提として講義を進める。
Course Goals	社会科学においてデータ分析がどのように使われているのかについて、具体例に触れる。データ解析のいくつかの基本的な考え方と手法について理解する。 R で実際のデータ解析を行うためのプログラミング技術の土台を習得する。入門的な確率統計の知識を得る。
Schedule and Contents	授業回数はフィードバックを含め全15回とする。以下の各項目についてそれぞれ１～２週の講義を行う予定である。各項目・小項目の講義の順序、それぞれに充てる講義週数は固定したものではなく、履修者の理解状況や講義の進度に応じて適切に決める。講義予定を適宜アナウンスして、履修者が計画的に学習できるように十分に配慮する。 （１）概要・導入 　　　　概要、実際のデータ・データ分析の紹介 （２）R の基礎 　　　　算術演算、オブジェクト、ベクトル、関数、データファイル （３）因果関係・一次元データの整理 　　　　因果効果と反事実、ランダム化比較試験、観察研究、一次元データの整理 （４）測定・二次元データの整理・視覚化 　　　　標本調査、二次元データの整理、視覚化、＊クラスター化 （５）予測・線形回帰 　　　　線形回帰、回帰分析と因果関係 （６）確率 　　　　確率、条件付き確率、確率変数と確率分布、大標本定理 （７）不確実性・統計的推測 　　　　推定、仮説検定 （８）発展・統計の利用・総括 　　　　統計的推測に関するより進んだ話題、データ分析の際の注意点、総括 なお、＊はやや進んだテーマをオプションとして挙げたものであり、履修者の理解状況や講義の進度によっては省くこともある。また、（６）～（８）により多くの時間を割くこともある。
Evaluation Methods and Policy	到達目標について、期末試験（８０％）と課題（２０％）により評価する。
Course Requirements	パソコンに R と RStudio をインストールして、これらを学習に利用できること。（なお、本講義では R と RStudio のインストールの仕方と使い方は解説するが、パソコン自体の使い方の解説は基本的に行わない。後者に関する知識が必要である。）
Study outside of Class (preparation and review)	復習・自習が必要である。また提出不要の宿題を出題する。加えて、提出が必要な課題を出題する（ 2 回から 4 回程度を予定）。
Textbooks	Textbooks/References	社会科学のためのデータ分析入門（上）, 今井耕介, (2018a) 社会科学のためのデータ分析入門（下）, 今井耕介, (2018b)