シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2024/04/05 現在 |
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開講科目名 ／Course |
経済情報処理Ⅱ／Economic Data Processing Ⅱ |
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時間割コード ／Course Code |
E270060001 |
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ナンバリングコード ／Numbering Code |
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開講所属 ／Course Offered by |
経済学部経済学科コースなし／College of Economics and Environmental Policy Department of Economics |
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曜限 ／Day, Period |
木／Thu 3 |
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開講区分 ／semester offered |
後期／Second Semester |
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単位数 ／Credits |
2.0 |
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学年 ／Year |
3,4 |
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主担当教員 ／Main Instructor |
大城 絢子／Ayako OHSHIRO |
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科目区分 ／Course Group |
専門科目 専門科目選択／専門科目 専門科目選択 |
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教室 ／Classroom |
5-112／5-112 |
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遠隔授業 ／Remote lecture |
No |
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教員名 ／Instructor |
教員所属名 ／Affiliation |
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| 大城 絢子／Ayako OHSHIRO | 経済学科／Department of Economics |
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※ポリシーとの関連性 ／*Relevance to Policy |
経済による社会現象をより深く理解するための多様な観点と専門分野知識・問題の論理的考察および表現力の修得 | ||||||||
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授業に関する問い合わせ ／Inquiries about classes |
a.ohshiro@okiu.ac.jp | ||||||||
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学びの準備 ／Prepare to learn |
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学びの実践 ／Learning Practices |
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学びの継続 ／Continuing to learn |
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| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
授業計画 ／Class Plan |
時間外学習の内容 ／Content of Overtime Learning |
備考 ／Notes |
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| 1 | 1 | 基本統計量・ヒストグラム・相関係数の算出とRの導入 | 基本統計に関する課題 | |
| 2 | 2 | 回帰分析(回帰モデルの考え方) | 回帰分析の復習 | |
| 3 | 3 | 回帰分析(単回帰モデルと重回帰モデルの構築と推計) | 回帰分析の復習 | |
| 4 | 4 | 分散分析I(分散分析の考え方) | 分散分析Iの課題 | |
| 5 | 5 | 分散分析II(1要因による分散分析と2要因による分散分析) | 分散分析IIの課題 | |
| 6 | 6 | 因子分析によるデータ解析(因子分析の考え方) | 因子分析の復習 | |
| 7 | 7 | 因子分析によるデータ解析(データを用いた推計) | 因子分析の実行 | |
| 8 | 8 | Rによる時系列データの扱い | 時系列データの理解 | |
| 9 | 9 | 時系列データを用いた回帰分析(考え方と推計) | 時系列データの回帰の課題 | |
| 10 | 10 | 定常時系列分析(時系列モデルの考え方と自己相関) | 時系列モデルを実行 | |
| 11 | 11 | 定常時系列分析(ARモデル・MAモデル・ ARIMAモデル) | 時系列モデルの課題 | |
| 12 | 12 | 非定常時系列分析(ARCHモデルとGARCHモデル) | 非定常時系列の課題 | |
| 13 | 13 | 多変量時系列分析(VARモデル) | 多変量時系列の課題 | |
| 14 | 14 | 共和分分析(単位根と共和分) | 共和分の課題 | |
| 15 | 15 | まとめとレポートの解説 | 全体の復習を行いレポートを作成 | |
| 16 | 16 | 総括 | 全体の復習 |