▼　第01回　学習のねらい・学習方法／記号の整理

■　学習のねらい

　 本サイトは、「パソコン統計」の上位科目として位置づけ、経済・経営分析に必要な統計的手法（特に、回帰分析）を習得することを目的とする。実際の経済・経営データをパソコンで計算しながら、いくつもの例題を採り上げて、実際の経済分析に役立つ手法を習得する。

　講義の具体的学習内容としては、まず、２つのデータの関係をグラフで捉える復習からスタートする。中心を通る直線を決定するために残差の概念を学習し、残差の計算を行う。自分で回帰分析用ワークシートを作成しながら推定の原理を学ぶ。データと直線の当てはまり具合を検証するために、決定係数について学習する。

　おもに最小２乗推定法を学習するが、検定および現実に生ずるさまざまな重要な問題（系列相関・分散不均一）の解決方法については、補論で紹介する。また、重回帰分析を学んで現実のデータ分析における諸問題について解説を加えたいが、これらについては受講生の基礎知識・技量などに大きく依存するので、補論で紹介する程度にとどめる。

■　学習方法

　 実際の経済・経営データなどを用いてノートパソコンでいくつもの例題を自分で処理してゆくことから、経済学・経営学に必要な知識を身につけることができるように努める。

1. 「パソコン統計」の内容を理解していることを前提とする。（自分で確認するには、パソコン統計を参照）
2. 毎回、パソコンを使用するが、操作説明中心の実習ではない。操作方法は説明すれば誰でもできるが、処理の内容を理解し、自分でできるようになることが講義の目的である。
3. 授業は連続しているので必ず出席し、積極的に内容を理解するよう努めること（授業を欠席したり、説明を聞いてないことからわからなくなったような場合、説明は繰り返さない）。
4. 関連科目（統計学、計量経済学、ミクロ経済学、マクロ経済学）の履修を推奨する。
5. 各自、パソコンに授業用のフォルダ(folder)を作って保存しておくとよい。万が一のため、バックアップはとっておく。
6. 講義内容について説明をする際には、パソコンでの作業を中止し、自分でノートを採りながら理解するとよい。

■　成績評価法

　 学期末試験、出席、受講態度などから総合的に判断する。出席が規定に満たない場合は、失格とする。

■　記号の整理

　 このサイトで使われる記号を整理する。

• X_i　：　データ（大文字）、添え字はデータ番号
• X^ave　：　データの平均値
• x_i＝X_i−X^ave　：　平均偏差（小文字）
• a, b　：　パラメータ値（確率変数）
• a^*　：　パラメータ推定値（アスタリスク）
• a⁺　：　自分で決めたパラメータ値（プラス）
• u　：　誤差項（確率変数）
• e　：　残差
• Y⁰　：　データの予測値

last modified :2005.11.05