1.授業の目的
この授業の目的は次の3点である。
自分でデータを分析できるようになること。
そのために必要な統計学の基礎的な知識を得ること。
データ分析から何かを主張できるようになること。
2.授業の内容
統計学を修得するには、実際にデータを分析することが早道である。受講者には、統計分析や行列計算などができる、プログラミング言語R(Sと互換性があるオープンソース・ソフトウエア)で実際にデータを操作してもらいながら授業を進める。毎回のレポートの他、3部それぞれの区切りには各自、自主研究の結果を報告してもらう。
0.R言語入門
I 統計入門
標本分布
推定
検定
II.回帰分析
回帰分析の基礎
回帰診断
回帰分析の拡張
回帰分析の実際
III 統計モデルの応用:消費者行動の確率モデル
購買生起のモデル：ポアソン回帰
選択行動のモデル：ロジットモデル
購買間隔のモデル：ハザードモデル
3.その他
R言語をダウンロードして利用可能としておくこと(Mac, Linux, Windowsなどで利用可能) 。
http://www.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/
を参照。
コンピュータをもって授業に参加すると実際に自分で分析しながら実感できる。
4.教科書 特になし。
5.参考書 上記I,II,IIIそれぞれ下記。
I 東京大学教養学部統計学教室編『統計学入門』東大出版会
II Chattergee et al. (1999) Regression Analysis by Example 3rd ed, John
Wiley & Sons
III Lilien et al.(1991) Marketing Models, Prentice Hall
Lilien and Roberts(1993) Explanatory and Predictive models of consumer
behavior, Handbooks of OR vol5. Marketing, Elsevier