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経営統計学

科目
経営統計学
区分
eビジネスコース科目群
授業コード
15910
開設セメスター
3S
曜日・時限
春 水/34金/34
単位数
4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1 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
データと基本統計量2 統計の基本統計量を手計算での求め方を理解する.次のキーワードについてWebサイトや書籍で確認する.
ばらつき,平均,母集団.
第4回目
母集団とサンプル1 統計量と母集団の概念を理解する.次のキーワードについてWebサイトや書籍で確認する.
母集団,サンプリング,標準化.
第5回目
母集団とサンプル2 統計量と母集団の概念を理解する.次のキーワードについてWebサイトや書籍で確認する.
ばらつき,正規分布,二次元正規分布.
第6回目
統計量の分布 計量値の分布としての正規分布を理解する.次のキーワードについてWebサイトや書籍で確認する.
特性要因図,2変数の関係,母集団と試料.
第7回目
因果関係の理解 多変量解析と因果関係把握の関連を理解する.
簡単な特性要因図を作成する演習をする場合もある.
次のキーワードについてWebサイトや書籍で確認する.
正規分布,平均,母集団.
第8回目
散布図散布図の書き方,見方を理解する.次のキーワードについてWebサイトや書籍で確認する.
相関分析,散布図.
第9回目
解析ソフトの利用方法1多変量解析のための解析ソフトの基本事項を習得する.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10回目
解析ソフトの利用方法2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11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12回目
相関係数の計算相関係数の意味と計算手順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.
相関係数
第13回目
相関と回帰相関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.
相関分析,重回帰分析,散布図.
第14回目
DL1DLの課題を提出する.DLの課題についてレポートを作成し提出する.
第15回目
単回帰と重回帰1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16回目

単回帰と重回帰2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17回目
重回帰分析1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18回目
重回帰分析2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19回目
DL2DLの課題を提出する.DLの課題についてレポートを作成し提出する.
第20回目
多変量解析概論1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21回目
多変量解析概論2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22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23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24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.
外的基準変量,内部変量.
第25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26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27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28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.
第29回目
まとめ1企業経営の意思決定における多変量解析を総括する授業中のノートなどで過去の内容を振り返っておく.
第30回目
まとめ2企業経営の意思決定における多変量解析を総括する授業中のノートなどで過去の内容を振り返っておく.

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.
また適宜,ブラックボードを活用したディスタンス・ラーニングを実施する.

更新日:01/12/2006
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