後期 水曜日 ４講時 経済学部第４演習室. 単位数/Credit(s): 2. 担当教員/Instructor: TSUKASA ISHIGAKI. 対象学年/Eligible Participants: 1年／First year. 履修年度: 2024. 科目ナンバリング/Course Numbering: EEM-MAN520J. 使用言語/Language Used in Course: 演習中の発表や討論は日本語または英語で行う。日本語・英語の図書や論文を使用する。.
Business Statistics (Seminar Ib)
石垣 司
【授業の概要】 経営、サービス、マーケティング、医療など多種多様な社会問題解決において、データに基づいた経営や意思決定の重要性が高まっている。そこでは、統計科学の理論を駆使したモデリングや機械学習などの帰納的データ分析が重要となる。本演習では、ベイズモデリングなどの先進的な統計科学の方法論・分析モデル・事例を学び、経営統計学の理解を深める。
【授業の目的】 １．経営に関するデータ分析を実践できる能力を身に付ける。２．経営統計学またはその近接領域に関する論文を作成するための能力を身に付ける。 ３．(II)a,bでは、自身の興味に基づいた経営統計学に関するデータ分析モデル・方法論を研究し、その成果を報告する。また、自身の研究成果を論文としてまとめる。
The seminar aims at acquiring skills and knowledge with respect to business data analysis using statistical modeling, machine learning and/or data mining methods.
・経営統計学またはその近接領域に関する研究論文を読解する。
・自身の研究に必要な先行研究の文献を発見する。
・学術論文作成のプロセス、学術論文が含むべき内容（新規性や有用性など）を理解する。
・先進的なデータ分析法を修得し、実践する。
Students acquire following abilities and skills; 1. reading of academic paper, 2. understanding of perspective of advanced statistical science including statistical modeling, machine learning and/or data mining techniques, 3. To demonstrate various data analysis techniques by themselves.
対面授業を行う
Google Classroomは利用しない。
講義・輪読・文献紹介などを適宜選択し行う。
1-15 Presentations by students with respect to their researches. Reading of textbooks or academic papers related to student's research.
平常の議論への貢献度、出席率、発表の質による総合評価。
(II)a,bでは、上記に加えて、論文作成への取り組み姿勢と論文の質により総合的に評価する。
【履修の条件】
統計学・経済数学に関する学部教育程度の知識を有すること。
【連絡先など】
・連絡先：ｉｓｇｋ＠ｔｏｈｏｋｕ．ａｃ．ｊｐ
・オフィスアワーは随時。ただし、事前連絡が必要。