基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	データサイエンス応用Ⅱ／Applied Data ScienceⅡ
授業コード ／Class Code	B305011001
ナンバリングコード ／Numbering Code	ECOc302
開講キャンパス ／Campus	有瀬
開講所属 ／Course	経済学部／Economics
年度 ／Year	2025年度／Academic Year
開講区分 ／Semester	後期／AUTUMN
曜日・時限 ／Day, Period	火4(後期)／TUE4(AUT.)
単位数 ／Credits	2.0
主担当教員 ／Main Instructor	岡本　弥／OKAMOTO HISASHI
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
岡本　弥／OKAMOTO HISASHI	経済学部／Economics

授業の方法 ／Class Format	講義・演習
授業の目的 ／Class Purpose	この科目は、DP（ディプロマポリシー：学位授与方針）に掲げられた、 3.経済データに関する基礎的知識を修得し、統計的な処理・分析ができ、政策課題に対応できる の実現を目標とする。 この科目では、初級から中級の入り口レベルまでの計量経済学の知識を身につけ、それに関連する分析を統計ソフトRで自力で行えるようになることを目的とする。また、近年、注目度が高まっているEBPM（エビデンスに基づく政策提案）との関連性が高い「因果推定」の基本的な分析スキルも紹介・実践する。 担当者は、金融機関での約6年にわたる勤務経験があり、汎用性と実践性を念頭に、社会に出ても役立つ統計知識および分析スキルを伝えたい。
到　達　目　標 ／Class Objectives	到達目標は以下の4つである。 ①基礎から中級の入り口レベルの計量経済学の知識を習得することができる ②因果推定の基本が理解できる ③目的に応じてRでグラフや表を描くことができる ④目的に応じてRで推計を行うことができる
授業のキーワード ／Keywords	計量経済学、統計ソフトR、因果推定、操作変数法、差分の差分法、傾向スコアマッチング
授業の進め方 ／Method of Instruction	まず、計量経済学の理論を講義し、次に、統計ソフトRを使って、手を動かしながらグラフや表の作成といった課題を解いてゆく。提出された課題については、翌週に解説を行う。
履修するにあたって ／Instruction to Students	講義タイトルの「データサイエンス<応用>」の通り、全くの統計分析の初心者は履修対象とは考えていない。別の言い方をすれば、 ①講義科目の「統計学」や「計量経済学」、その他の統計関連科目、あるいはゼミで入門レベルの統計理論を学んだ に加えて、 ②Rやエクセルなどの統計分析ソフトを使って回帰分析を行った経験がある の２つを「履修要件」と考える。これを満たさずに授業に参加すると、確実に過度な労苦を背負いこむことになる。履修するかどうか決める前に、必ず、担当者にメールで相談してほしい。
授業時間外に必要な学修内容・時間 ／Required Work and Hours outside of the Class	学習した計量経済学の知識、分析手法、Rの分析コマンドに習熟するために、毎回、1.5時間程度必要となる。
提出課題など ／Quiz,Report,etc	授業時間内に課題を解いて提出する。極力、次回の講義において模範解答例を配布し解説がなされる。
成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria	課題（100％）で評価する。
テキスト ／Required Texts	松浦寿幸（2024）『Rによるデータ分析入門－経済分析の基礎から因果推論まで－』東京書籍 →統計理論が丁寧に解説されるとともに、Rの分析コードもたくさん掲載されている。 出版社の東京書籍のHP http://www.tokyo-tosho.co.jp/books/978-4-489-02424-5/ からデータや分析に必要なスクリプトファイルもダウンロード可能。実証分析で卒論を書く場合でも十分といえる内容である。
参考図書 ／Reference Books	下記の3つはいずれも定評があり、松浦（2024）とは補完性がある。 ①浅野正彦・矢内勇生（2018）『Rによる計量政治学』オーム社 ②福地純一郎・伊藤有希（2011）『Rによる計量経済分析』朝倉書店 ③星野 匡郎 ・ 田中 久稔 ・ 北川 梨津 （2023）『Rによる実証分析（第2版）』オーム社

No.	回 ／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	オリエンテーション・Rの基本操作（1）	①オリエンテーション ②Rの基本操作（1）：RおよびRStudioの画面の見方、プロジェクトの作成
2	第2回	Rの基本操作（2）	スクリプトの作成・実行・保存・呼び出し、パッケージのインストール、データの読み込みと確認
3	第3回	Rの基本操作（3）	変数の限定、条件を満たすデータのソート、データの並び替え、新しい変数の作成
4	第4回	Rの基本操作（4）	統計表の作成、変数間の関係性の把握
5	第5回	Rの基本操作（5）	グラフの作成
6	第6回	回帰分析（1）	①回帰分析と最小二乗法 ②回帰分析の結果の評価
7	第7回	回帰分析（2）	①重回帰分析 ②回帰式の定式化
8	第8回	回帰分析（3）	①非線形モデル ②多重共線性 ③頑健な標準誤差
9	第9回	質的データの分析	プロビットモデルとロジットモデル
10	第10回	因果推論（1）	①パネル・データ分析の基礎 ②固定効果分析と変量効果分析 ③ハウスマン検定
11	第11回	因果推論（2）	パネル・データによる「差分の差分」分析
12	第12回	因果推論（3）	操作変数法の基礎
13	第13回	因果推論（4）	操作変数法の応用
14	第14回	因果推論（5）	傾向スコアの基礎
15	第15回	因果推論（6）	傾向スコアの応用