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    授業内容詳細

 ビジネス統計学Ⅱ
   
授業科目区分
経済学専門教育科目・統計学
担当者 深瀬 澄(教授)
グレード G2
テーマ ビジネスの分析に Excelの「分析ツール」を使いこなす
キーワード モンテカルロ・シミュレーション,基本統計,t検定,分散分析,相関分析,ソルバー,単回帰分析,重回帰分析,ダミー変数,数量化理論Ⅰ類
開講年度
2017
開講時期
配当年次
2・3・4
単位数
2
コース 2年生 (経営)マーケティングコース基本科目(2014年度以降入学生)

授業の目的及び概要 授業目的としては、Excelによるデータ処理の力も借りながら、統計学的な分析のロジックを学び、ビジネスパーソンに求められる論理的な思考力と科学的な分析力を伸ばしていきたい。

授業概要としては、モンテカルロシミュレーション、仮説検定、相関分析、回帰分析、予測など、ファイナンス、マーケティング、組織や労務管理、ビジネスの現場や経営戦略の分析に用いる汎用的なデータサイエンスについて、初歩から実践的に学ぶ。

ビジネス統計学Ⅰでは「Excel関数」を用いた統計解析の計算力養成に重点を置くのに対し、ビジネス統計学ⅡではExcelの「データ分析」機能を駆使することにより、出力結果の解釈と分析力の育成に重点を置かれる。
履修条件 特に履修条件は設けないが、ビジネス統計学Ⅰで学んだ「Excel関数」による計算スキルを修得していることを前提とする。

Excelを用いた実習形式の授業であり、授業中の集中力と理解力が必要である(参考までに、成績の上位を留学生が占める)。
パソコン端末の台数制限があり、定員50名程度で打ち切る。

科目の位置づけ(DP・CPとの関連) 【DPにおける位置づけ】
この科目は、学位授与の方針(DP)に定める、学生が本学における学修と体験を通じてみにつける知識や能力のうち、以下の各項目内容の一部に該当する。
1.日本語および外国語の活用能力、数的処理能力、情報活用能力能力とともに幅広い教養及び国際感覚をみにつけている。
3.企業をはじめとする組織の経営問題を理解し、その解決方法を考える力をみにつけている。
4.他の人々と協働し、企業をはじめとする組織の一員として活躍できる能力をみにつけている。

【学びにおける科目の位置づけ】
経営学科における学科共通科目であり、低学年での履修を想定し、営管理、ファイナンス、マーケティング、生産管理など、各専門分野の実証的分析に必要となる汎用的な情報処理と統計分析の基礎的なリテラシーをみにつける。

特にマーケティング・コースの志望学生については、ビジネス統計学Ⅰ→ビジネス統計学Ⅱ→マーケティングリサーチの3科目を乗り継ぐことで、本学の大学院(経営学専攻)における実証研究にも直結する最短経路を想定している。
学修の到達目標 1.データの分布状況について、基本統計量を中心とする要約ができる。
2.複数の標本のデータ間の平均値の差を正しく検定できる。
3.原因と結果の間の関係を、データに基づき数学的に関係づけることができる。
4.標本データの分析結果を、新商品開発やビジネスにおける問題解決に活用することができる。
授業の方法 ・パソコン実習による授業を行う。
・Itsクラスより電子教材をダウンロードし、主としてEXCELを用いて分析する(ユーザー人口が多く、ほとんどの職場で利用でき、同僚や上司とのデータの授受や共有も容易だからである)。
・毎回、授業中の実習課題を提出してもらい、履修生の理解度を確認し、提出状況をフィードバックする。
・理解を深めるための双方型授業として、出力結果の解釈や分析について、口頭でのコメントを求める場合がある。
授業外の学修(予習・復習等) 学修内容を確実に修得するため、授業で用いた教材を利用し、実習内容を中心に最低20分程度の復習することを前提とする。

復習を習慣化するため、授業後の1週間以内に教材の課題を完成させて、ITsクラス上にレポート提出することを求め、成績にも反映させる。
テキスト・参考書 テキスト
上田太一郎編『Excelでかんたん統計分析』Ohmsha 2800円(税別)

採用理由
1.ビジネスマン向きに書かれており、理解がしやすい。
2.分析ツールの使用法の説明が詳しい
3.分散分析、モンテカルロ法、フーリエ解析など、心理学や金融工学等
 多方面の分野の基礎となるツールを扱っている。
成績評価の基準・方法 ①授業中の課題レポート(復習問題も含む)の提出60点
※ただし、ペナルティとして、「授業中の実習取組み」を伴わない回の課題レポートの提出については50%以下の減点もある(正当な理由がある場合を除く)。
②中間テスト:20点
③学期末テスト:20点

※上記①②の他、受講生の授業理解や授業レベルの向上に貢献する積極性に対しては、加点の配慮をする。
履修上の注意事項など 「統計学のロジック」と「データ処理」は、データサイエンスの両輪をなし、双方の知識とスキルを融合して初めて、ビジネス現場での活躍が期待される。いずれも弱点とする文系学生は多いが、前向きに理解し成長しようとする意欲があること期待する。
毎回の学修内容を積み上げていくので、遅刻や欠席をすると、その後の理解が難しくなり、躓きやすくなります。
この科目の履修にあたって Excelデータ分析機能を正しく操作すると、簡単に大量の計算結果が出力され、利用価値の高さを実感すると思います。初歩から指導しますが、あくまでも統計学分野の科目であることをご理解下さい。パソコン操作のみに関心があって、統計分析のロジックを学ぼうとしない受講生にとっては履修目的にミスマッチがあり、退屈な授業になるようです。
オフィスアワー 水 10:40~12:10 相談ラウンジ(八尾4階) 授業の質問、レポート作成支援


第1回 第1回 基本統計で分布状況を把握する①

モンテカルロシミュレーション
①サンプリング
②乱数発生
③ヒストグラム
④相対度数

第2回 第2回 基本統計で分布状況を把握する②

基本統計量
(1)平均
(2)最小、最大、範囲
(3)中央値(メジアン)、最頻値(モード)
(4)標準偏差、分散
(5)尖度、歪度
(6)標準誤差
(7)合計、標本数

第3回 第3回 基本統計で分布状況を把握する③

標準正規分布と偏差値
①偏差
②分散
③標準偏差
④正規分布

第4回 第4回 仮説検定の使い分け①

平均の差の検定(1) z検定、 
分散の差の検定 F検定
トピックス:Studentのt分布

第5回 第5回 仮説検定の使い分け②

平均の差の検定(2) t検定(等分散/異分散)
平均の差の検定(3) t検定(対応あり)

第6回 第6回 分散分析①-3グループ以上の分析

一元配置の分散分析

第7回 第7回 分散分析②-相互作用の分析

二元配置の分散分析(繰り返しなし)
二元配置の分散分析(繰り返しあり)

第8回 第8回 分散分析③-多様な相互作用の分析

多元配置の分散分析

第9回 第9回 小括

これまでの学修を総括する

第10回 第10回 相関分析-関係の強さ

共分散と相関
行列の積の計算
分散共分散行列
相関係数行列

第11回 第11回 ソルバーによる数値探索

方程式を説く
最大化問題
最小化問題

第12回 第12回 回帰分析①-データ間の関係を数式で示す

単回帰分析

第13回 第13回 回帰分析②-1つの結果を複数の原因で数式化する

重回帰分析

第14回 第14回 回帰分析③-数値以外のデータによる分析

ダミー変数
数量化理論I類

第15回 第15回 総括

これまでの学修を総括する