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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2023/07/20 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Class
応用経営統計学Ⅰ/Applied Business Statistics Ⅰ
授業コード
/Class Code
B600231001
開講キャンパス
/Campus
ポートアイランド
開講所属
/Course
経営学部/Business Administration
年度
/Year
2023年度/Academic Year  
開講区分
/Semester
前期/SPRING
曜日・時限
/Day, Period
月2(前期)/MON2(SPR.)
単位数
/Credits
2.0
主担当教員
/Main Instructor
今野 勤/KONNO TSUTOMU
科目区分
/Course Group
【専門教育科目】 〈専門選択科目〉/*** MAJORS *** 〈Electives in Major〉
遠隔授業
/Remote lecture
No

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Affiliation
今野 勤/KONNO TSUTOMU 経営学部/Business Administration
授業の方法
/Class Format
講義、演習


授業で利用する資料はOffice365のOneDriveの次のURLに保存しています。URLをコピー&ペーストし、授業開始までにダウンロードしてください。



https://kobegakuin-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/bt115117_ba_kobegakuin_ac_jp/EknKuviLXO9Hj_l-dyEw-boBlwYj4p6ThUkEea-XIJMo4g?e=Pg8him


連絡先 t-konno@ba.kobegakuin.ac.jp







授業の目的
/Class Purpose
<主題>
経営学部ではマーケティングや経営戦略に代表されるようにデータを扱うものが多い。この講義ではデータ処理に必要な基礎的なコンピューターの使い方学びを、企業が抱える様々な課題に応用することを目的とする。すなわち経営統計学講座で身につけた統計学の基礎知識をもとに、経営の現場で実際に応用する統計の考え方と、統計手法とマスターする (定員  最大40名)
 なお、経営学部のディプロマポリシーのうち、


3.情報通信技術(ICT)を用いて経営企画や経営戦略に必要な情報を収集し、さらに問題
 をシステム化するのに必要な数理情報の知識や技術を学修する。


5.経営の問題を総合的に分析・解析できる知識と技能を習得する。

に対応している。

実務経験のある教員が指導するので、実践に即したデータ解析力が身につく
到 達 目 標
/Class Objectives
マーケットで実際に起きている現象をデータを化し、PCを使って数多くのEXCELによる例題を解き、統計手法を活用する実践力が身につく
授業のキーワード
/Keywords
統計解析、データサイエンス
授業の進め方
/Method of Instruction
毎回、EXCELを使って例題を解くことによって、EXCEL、統計手法の実践力をつける。なお、コロナによる事情から、試験は、課題提出となる。
履修するにあたって
/Instruction to Students
配布データを含んだUSBを毎回、持ってくること。
授業時間外に必要な学修
/Expected Work outside of Class
授業で出題される課題を復習すること。目安の時間は、1時間。
提出課題など
/Quiz,Report,etc
特になし
成績評価方法・基準
/Grading Method・Criteria
最終確認テスト40%、小テスト(2回)40%、受講内容(授業態度、出席、出席カードの記載内容など)20%の割合で評価する。
テキスト
/Required Texts
オリジナルパワーポイント、およびEXCELデータ


松本 哲夫、今野 勤:ExcelによるExcelによる多変量解析 (株)日科技連出版社
参考図書
/Reference Books

「すぐわかるEXCELによる多変量解析」、「すぐわかるEXCELによる実験計画法」いずれも、内田 治 東京図書
No.
/Time
主題と位置付け
/Subjects and position in the whole class
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
1 第1回 経営におけるデータの収集と分析 経営におけるデータ収集と分析の重要性を理解する。Y=f(x)、因果マトリックス、基本統計量、ヒストグラム

2 第2回 様々な分布 正規分布、平均値の分布、Rの分布、F分布、t分布
3 第3回 推定・検定 2つの集団(たとえば男性、女性)で、成績の平均、バラツキに違いがあるかどうかを見破る。
4 第4回 模擬テスト これまでの学習内容を、振り返る。
5 第5回 理解度テスト1 これまでの学習内容について、3~5問テストを実施する
6 第6回 相関・回帰分析 ある一つの変数が、売り上げに影響するときに、その影響度を寄与率と偏回帰係数で予測する
7 第7回 重回帰分析 複数の説明変数が、目的変数に与える影響を理解する
8 第8回 重回帰分析の諸問題 多重共線性の問題を認識し、対応策である変数選択方法を理解する
9 第9回 模擬テスト これまでの講義内容を復習し、小テストに備える
10 第10回 理解度テスト2 講義6~9について、確認テストをする
11 第11回 判別分析 例えば、売れるコーヒーと売れないコーヒーの違いを判別する
12 第12回 主成分分析 たとえば、コーヒーについてたくさんある要因が、要するにいくつに集約できるか分析する。似たような要因をまとめる
13 第13回 数量化理論Ⅰ、Ⅱ類 休日と平日で、店の売り上げが違うかどうかを分析してみる。
14 第14回 模擬テスト これまでの講義について、復習し次回の期末判定に備える。
15 第15回 最終確認テスト すべての講義内容を含むテストをし成績をつける。

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