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担当別５０音一覧

科目	経営統計学	区分	国際経営学科科目群
授業コード	15524、55521	開設セメスター	3S、4S
曜日・時限	春　水/123、秋　水/123	単位数	3単位
担当者名	大藤　正

授業の概要

企業の経営活動による成果は様々な数値で表される。最も重要なことはこれらの数値を解析し，経営活動にフィードバックすることにある。本講では，多変量解析を中心とした数値解析について口述し，身近なデータを用いた演習によって理解度を高めることを目的としている。解析等はパソコンを用いて処理し，処理結果をどのように解釈すべきかを中心としていく。

到達目標	多変量解析の各種手法の概要を理解し，自ら収集したデータを解析・考察する能力を養う．

授業計画	テーマ	内容	授業を受けるにあたって
第1回目	ガイダンス	科目概要に関するガイダンスを中心とする	次のキーワードについてWebサイトや書籍で確認する． 回帰分析，予測モデル，意思決定．
第2回目	データと基本統計量	多変量解析のための統計基礎知識を習得する	次のキーワードについてWebサイトや書籍で確認する． ばらつき，平均，母集団．
第3回目	解析ソフトの利用方法	多変量解析のための解析ソフトの概要を習得する	次のキーワードについてWebサイトや書籍で確認する． 平方和，分散，標準偏差．
第4回目	散布図と相関	重回帰分析の導入部分となる散布図と相関について習得する	次のキーワードについてWebサイトや書籍で確認する． 相関分析，重回帰分析，散布図．
第5回目	相関と回帰	損間分析と回帰分析の関係を習得する	次のキーワードについてWebサイトや書籍で確認する． 変数選択，予測式，分散分析．
第6回目	単回帰と重回帰	多変量解析の主手法である重回帰と単回帰の関係を理解する	次のキーワードについてWebサイトや書籍で確認する． カテゴリカル変数，数値変数，ダミー変数．
第7回目	重回帰分析	多変量解析の主手法である重回帰を習得する	次のキーワードについてWebサイトや書籍で確認する． 分散分析表，F値，t値．
第8回目	多変量解析概論	多変量解析の全体像を理解する	次のキーワードについてWebサイトや書籍で確認する． 目的変数，判別関数，寄与率．
第9回目	数量化Ⅰ類	数量化の考え方を理解し，演習データを用いて数量化Ⅰ類を実施する	次のキーワードについてWebサイトや書籍で確認する． 判別式，判別予測，予測誤差．
第10回目	判別分析	目的変数がカテゴリーの場合の解析方法を理解する	次のキーワードについてWebサイトや書籍で確認する． 外的基準変量，内部変量，
第11回目	数量化理論Ⅱ類	演習データを用いて数量化理論Ⅱ類を実施する	次のキーワードについてWebサイトや書籍で確認する．
第12回目	主成分分析	主成分分析の概要を口述し，演習データを用いて主成分分析を実施する	次のキーワードについてWebサイトや書籍で確認する． 変数の集約，主成分得点，固有値．
第13回目	因子分析	演習データを用いて因子分析を実施する	次のキーワードについてWebサイトや書籍で確認する． マッピング，軸の解釈，主成分スコアー．
第14回目	数量化Ⅲ類	演習データを用いて数量化Ⅲ類を実施する	次のキーワードについてWebサイトや書籍で確認する． 群化，類似度，個体間距離．
第15回目	クラスター分析	演習データを用いてクラスター分析を実施する	次のキーワードについてWebサイトや書籍で確認する． 意思決定の方法，経営ビジョン，記述モデル．

教科書	ブラック・ボードに掲載する資料を使用する
参考文献	適宜紹介する
成績評価方法	出席・レポート・ミニ試験を総合的に加味して評価する
そのほか受講者への指示／メッセージ	特に統計に関する予備知識は不要であるが四則演算程度はできることが望ましい． 統計的背景より，解析結果の見方・考え方を中心に理解してほしい．