注)公開用シラバス情報となります。PASSPORT」で詳細をご確認下さい。経済経営部門におけるデータ解析は、専ら、現実社会から発生する経済統計量や、収集された社会調査データに対する評価を期待されています。この講義では、標本空間に関する推測を行うために必須である統計理論の知識をもとにして、データを解析する際に必要となる検定方法の妥当性、適応性を講義し、講義とコンピュータ実習を通じて、データ解析の能力を高めていきます。データ解析A概観この授業は、実際にデータを収集・入力し、それを解析する過程を通じてプログラミングの技術・意味を習得していきます。手始めに、皆さんの身近なデータを元にしてそこにある統計量を分析する手段としてのプログラミングを学んでいきます。データの保存と転送Rという統計パッケージを用いて、データの処理を行っていきます。今回は、システムの起動から、データの保存までを学びます。データステップ入力されたデータとその処理を行うデータステップにより、データの変換を学びます。基本的な演算子の使い方も学びます。データ加工1生成されたデータセットの結合について学びます。基本的に、データ部とプログラムの本体は別の場所に保管するほうが、実行時の負担やデバグの面からも有利です。外部の記憶装置への、データの出力と入力の方法を学びます。データ加工2SASにあらかじめ組み込まれている関数によるデータの加工を学びます。条件によるデータの抽出も学びます。データ加工3前回に引き続き、条件によるデータの抽出を学びます。Index)を計算することで、現実への応用を見ていきます。今後のデータの活用を見ていくうえで、基本的に知っておかなければならない統計量について学びます。プロシジャステップ/プログラミングと統計量の評価1DATAステップで作成したデータセットを元に、PROCステップでは様々なプロシジャを呼び出して、処理・分析を行って行きます。プログラミングと統計量の評価2オプションの使い方を学びます。第9回で使用する、MEANSプロシジャは、単純に統計量を教えてくれるものです。用意されたステートメントをオプションとして使うことで、その内容を細かく指定することができます。プログラミングと統計量の評価3データセットでも可能ですが、オプションとして、BYステートメントやCLASSステートメントを利用することで、プロシジャベースでも、データのグルーピングが可能になります。プログラミングと統計量の評価4KEEPステートメントを使うと、生成されたデータセットの中の一部分だけを、新しいデータセットとして採用することが可能になります。それと逆の作用を持つDROPステートメントについても学んでいきます。プログラミングと統計量の評価5変数のもつ特性を調査するとき、その変数同士がどんな関係にあるのかを探るのかは重要なことです。ある変数の値の変化に併せて、他の変数の値が変化する直接的な関係を相関(correlation)と呼びます。その意味について考えます。プログラミングと統計量の評価6前回の課題を引き続き検証します。データ解析Aまとめ今までの課題をもとに最終課題に取り組んでもらいます。期末試験を実施し、年間の評価を行います。―このページでは翻訳ツールを導入しております。