＜概要/Course Content Summary＞
本講義では，回帰分析を中心とする統計分析の基礎を修得することを目的としている。現在では，パソコンや豊富な統計分析機能を持ったソフトウェアの発達によって，データを入力しさえすればたった1行のプログラムで推定結果をアウトプットすることも可能である。しかし，それらの結果がどのようなプロセスを経て導き出されたのかを理解していなければ，アウトプットされた推定結果を読み取り判断することはできない。そのため本講義では，プログラム1行の中身を実際に頭と手を動かして解明していきたい。
過年度は，講義と演習をセットにして，1つのセクションの説明が終わるたびにその範囲の課題に取り組んでもらった。そのため欠席すると後が大変であるが，その点さえクリアできれば，ボンヤリする暇もなく，瞬く間に講義時間が過ぎ去るという充実感を手に入れられるだろう。課題は，パソコンの表計算ソフト（Microsoft Excel）上で実際のデータを用いて計算するという形をとり，随時提出してもらう。
なお，「統計論」という以上，若干の数学的な議論は避けられないが，高校で学習した内容を超える数学の知識は前提とせず，復習を盛り込みながら説明する予定である。また，パソコンおよび表計算ソフトの知識も前提としないが，それらを様々な場面で何とかうまく使いこなそうという意欲は持っていて欲しい。
産業調査統計論（1）（2）は継続履修が望ましいため，（1）は先行登録科目で，（2）は（1）とセット登録となる。（1）を受講したことがなければ（2）は登録できないので留意されたい。
＜到達目標/Goals,Aims＞
講義と演習を通じて，統計分析のプロセスを一通り理解する。
＜授業計画/Schedule＞
（実施回/
Week）
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（内容/
Contents）
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（授業時間外の学習/
Assignments）
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（実施回/ Week）
1
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（内容/ Contents）
イントロダクション
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（授業時間外の学習/ Assignments）
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（実施回/ Week）
2～4
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（内容/ Contents）
回帰分析（2）
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（授業時間外の学習/ Assignments）
講義の復習および演習課題（4時間）
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（実施回/ Week）
5～7
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（内容/ Contents）
回帰モデルの仮説検定
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（授業時間外の学習/ Assignments）
講義の復習および演習課題（4時間）
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（実施回/ Week）
8～10
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（内容/ Contents）
ダミー変数
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（授業時間外の学習/ Assignments）
講義の復習および演習課題（4時間）
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（実施回/ Week）
11，12
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（内容/ Contents）
系列相関
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（授業時間外の学習/ Assignments）
講義の復習および演習課題（4時間）
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（実施回/ Week）
13
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（内容/ Contents）
量的調査の流れ
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（授業時間外の学習/ Assignments）
講義の復習および演習課題（4時間）
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（実施回/ Week）
14
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（内容/ Contents）
総合問題
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（授業時間外の学習/ Assignments）
講義の復習および演習課題（4時間）
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（実施回/ Week）
15
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（内容/ Contents）
総括（期末レポート課題の提示）
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（授業時間外の学習/ Assignments）
期末レポート課題（8時間）
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受講生との相談により，授業計画を変更することがある。
＜成績評価基準/Evaluation Criteria＞
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平常点
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20%
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講義の性質上，出席して自ら課題に取り組むことが絶対条件となるので，出席状況を加味する。
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小レポート
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20%
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講義中もしくは自宅で取り組んでもらう演習形式の課題。正確かつ効率的に計算できているか，その結果に基づき適切な分析ができているかを評価する。
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期末レポート試験
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60%
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演習形式のレポート。自らが確かめてみたい問題を設定し，それを実証することで，統計分析のプロセスが一通り身についたかを評価する。
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特記事項
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遅刻や欠席が多すぎる場合は，期末レポートの提出を認めないことがあるので注意して欲しい。基本的には，真面目に意欲を持って講義に臨む姿勢を評価したいと考えている。
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＜成績評価結果/Results of assessment＞
成績評価の見方について/Notes for assessment
| 登録者数 |
成績評価（%) |
評点
平均値 |
備考
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| A |
B |
C |
D |
F |
他 |
| 30 |
30.0 |
23.3 |
13.3 |
16.7 |
16.7 |
0.0 |
2.3 |
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＜テキスト/Textbook＞
市販のテキストは使用しない。講義中に必要なレジュメを配布する予定である。
＜参考文献/Reference Book＞
その他，講義中に適宜指示する。
＜参照ＵＲＬ/URL＞
＜備考/Remarks＞
受講生数にもよるが，遅刻や欠席をした場合，個別にフォローするのにも限界があるので，毎回確実に出席できる状況にあることが大前提となる（特に3・4回生）。また，受講希望生が著しく多い場合は，産業関係学科の学生を優先して，履修を制限することがある。
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