専門演習１b

3年

2024年度後期

2.00単位

E-CS-302S

井本　伸

単独

専門演習1a

専門演習2a

(授業の目的）
　専門演習1a〜2bを通じての目的は、これまでに学んだ経済理論や財政・金融・統計の知識を基礎にして、自らの力で現実の経済・社会に起きている諸問題を発見し、その改善策や解決方法を提示するための能力を修得することです。
　この授業では前期の専門演習1aに引き続き、経済理論・統計学・PCを用いたデータ分析の力を身に着けてもらいます。また、卒業論文のテーマを見つけるために関連研究の情報収集が出来るようになってもらいます。

（受講生の到達目標）
到達目標1; PCを用いてデータ分析が出来る。
到達目標2; 経済理論・統計学の知識を用いて、経済・社会の問題を考えることが出来る。
到達目標3; 興味のある経済・社会問題に関する研究について情報を集め整理することが出来る。

　前期に引き続き、テキストを用いてPCを用いたデータ分析のために必要なツールを修得します。授業には必ずPCを持ってきてください。
　また、卒業論文のテーマを見つけるための準備を行います。自分の興味のある経済・社会問題をテーマにした学術論文を探す方法とその読み方について学びます。

（授業計画）
第1回    オリエンテーション
授業の進め方など
第2回    テキスト第8部：正規線形モデル（演習）
連続型の説明変数を1つ持つモデル（単回帰）・正規線形モデルの評価
第3回　　テキスト第8部：正規線形モデル（演習）
分散分析・複数の説明変数を持つモデル
第4回　　テキスト第9部：一般化線形モデル（演習）
一般化線形モデルの基本・ロジスティック回帰
第5回    テキスト第9部：一般化線形モデル（演習）
一般化線形モデルの評価・ポアソン回帰
第6回    テキスト第10部：統計学と機械学習（演習）
機械学習の基本
第7回    テキスト第10部：統計学と機械学習（演習）
正則化とRidge回帰・Lasso回帰
第8回    テキスト第10部：統計学と機械学習（演習）
PythonによるRidge回帰・Lasso回帰
第9回    テキスト第10部：統計学と機械学習（演習）
線形モデルとニューラルネットワーク
第10回　関連研究の探し方（講義・演習）
図書館の使い方・検索エンジンの使い方・参考文献一覧の見方
第11回　論文の要約の方法（講義・演習）
概要・研究目的・研究手法・先行研究・主な結論・自分のテーマとの関わり
第12回　論文の要約の発表1(演習)
第1グループによる発表
第13回　論文の要約の発表2(演習)
第2グループによる発表
第14回　論文の要約の発表3(演習)
第3グループによる発表
第15回　論文の要約の発表4(演習)
第4グループによる発表

（授業の方法）
前期と同様、テキストの各章について担当者を決めて、担当者を中心に演習形式で進めます。各回のテキストの内容について、担当者以外はあらかじめ予習を行い内容をある程度理解しておき、担当者はPCで実践しながら解説を行います。全員が分からないところが無くなるまで、その場で話し合います。テキストの進行は予定通りに行かないかもしれませんが、なるべくテキストのすべてを終える予定です。
後半は、卒業論文のテーマを見つけるために、関連研究を探す方法とその読み方を学びます。そして、各自1つ以上の論文を読み、その要約を発表してもらいます。

（テキスト）馬場真哉「Pythonで学ぶ統計学の教科書」翔泳社、2022年

（事前学修）
　報告担当者はテキストの該当箇所について講義を行うつもりで資料を作成しておいてください。途中で出てくるプログラムは必ず動かしておくこと。報告者以外はテキストの該当箇所をあらかじめ読んで予習を行っておいてください。分からないことがあれば授業中に解決すること。
　論文の要約については、各自で選んだ論文について熟読し、要約資料としてまとめてください。
（事後学修）
分からなかったことは授業中に解決し、プログラムなどは授業終了後に自分で動かしてみること。論文の要約については、発表した論文以外にもどんどん探して読んでまとめてください。

（成績評価の方法）
論文の要約プレゼンテーション（30％）
授業中の発言や質問など、授業への参加態度（70％）
（成績評価の基準）
到達目標1; PCを用いてデータ分析が出来る。
到達目標2; 分かりやすいプレゼンテーションが出来る。適切な質疑応答が出来る。
到達目標3；議論や質問において、自分の意見を分かりやすく伝えることが出来る。また、相手の意見を正しく理解することが出来る。