基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	地域経済統計分析論／Regional Statistical Analysis
時間割コード ／Course Code	R242000007
ナンバリングコード ／Numbering Code
開講所属 ／Course Offered by	地域社会研究科／
曜日コマ ／Day, Period	他
開講区分 ／Semester offered	後期／second semester
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	1,2,3
主担当教員 ／Main Instructor	花田 真一／HANADA SHINICHI
科目区分 ／Course Group	大学院（博士課程）　選択
教室 ／Classroom
必修・選択 ／Required/Elective	選択
授業形式 ／Class Format
メディア授業 ／Media lecture	－

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Faculty/Department
花田 真一／HANADA SHINICHI	人文社会科学部／

難易度（レベル） ／Level	レベル5
対応するＤＰ ／DP	【ＤＰ１】課題探求力に優れ、広い視野と総合的な判断力と実践能力を行使できる
授業としての具体的到達目標 ／Concrete arrival target as the class	・公開されている地域に関する経済統計の種類や特徴について理解する ・経済統計を利用した定量分析手法について理解し、実際に推定などができるようになる ・自身の関心のあるテーマについて、適切な手法を選択し、定量分析を行うことができるようになる
授業の概要 ／Summary of the class	経済学などの社会科学の理論を、社会や地域の分析に生かすための統計的手法について解説する。 近年、インターネットの普及などにより、情報へのアクセス可能性が飛躍的に向上し、様々な公的統計が利用しやすい形で公開されるようになった。 講義ではまず、こうした公的統計へのアクセスの仕方と、特徴や利用上の注意点について解説する。 また、定量分析には統計的手法を利用する必要があるが、自然科学における統計学は実験室等で取得されたデータの解析にその主眼があり、いわば「きれいな」データを精緻に扱うことに重点が置かれている。 しかし、社会科学で利用されるデータは実社会において取得されるものであるため、誤差やノイズが含まれたデータとなる。 本講義では、その点を考慮し、誤差を取り除いたうえで分析を行う計量経済学的手法を解説する。 計量「経済」学という名称であるが、手法自体は広く社会科gカウ全般に利用可能なものである。 こうした統計データの紹介や手法の紹介をしたうえで、受講者が各自関心のあるテーマについて実際にデータの収集から分析結果の報告まで行い、分析の流れを学ぶ。
授業の内容予定 ／Contents plan of the class	第1回：ガイダンス 第2回：公的統計の利用①各種統計データの入手方法と特徴 第3回：公的統計の利用②公的統計の地理情報との統合 第4回：統計学の基礎の復讐 第5回：線形回帰①回帰分析の基礎と単回帰分析 第6回：線形回帰②重回帰分析の利用と解釈 第7回：線形回帰③回帰分析の諸課題 第8回：線形回帰④操作変数法 第8回：最尤法①離散選択モデルの基礎 第9回：最尤法②ロジットモデルの利用と解釈 第10回：パネル分析①パネルデータの特徴と活用 第11回：パネル分析②パネルデータを活用した分析 第12回：演習①テーマの設定とデータの収集 第13回：演習②統計分析手法の選択 第14回：演習③統計分析の実施と結果の解釈 第15回：演習④分析結果の報告と議論 ※授業日程は学生と調整の上、決定する。
成績評価方法及び採点基準 ／A scholastic evaluation method and marking standard	以下の要素を合計して評価する 各回の発言等の活動：10％ 各回のタームペーパー：30％ 最終回の報告：30％ 最終レポート：30％
予習及び復習等の内容 ／Contents such as preparations for lessons and the review	予習として、学部や修士課程において学んだ統計学などについて復習すること。 また、講義内容を振り返り、次回までに理解を確かなものにしておくこと。
教材・教科書 ／The teaching materials, textbook	指定しない
参考文献 ／bibliography	ガイダンスで紹介する
留意点・予備知識 ／Point to keep in mind, back ground	学部時代にある程度統計学の基礎を学んでいることが望ましい。 また、分析手法は分析対象に対する関心と密接に関連するので、具体的なテーマをイメージして受講することが重要である。 なお、紹介する分析手法については、受講者の関心に合わせて変更する場合がある。
授業内容に関する質問・疑義等 ／Question, doubt about class contents	授業内容に関する質問は講義内で積極的に行うことが望ましい。 必要があれば日程調整のうえ、適宜対応を行う。
Eメールアドレス・HPアドレス ／E-mail address, HP address	shanada@弘前大学のメールアドレス
学問分野1（主学問分野） ／Discipline 1	A07:経済学，経営学およびその関連分野
学問分野2（副学問分野） ／Discipline 2	B12:解析学，応用数学およびその関連分野
学問分野3（副学問分野） ／Discipline 3	J60:情報科学、情報工学およびその関連分野
地域志向科目 ／Local intention subject	なし
授業形態・授業方法 ／Class form, class method	第11回までは、基本的に講義を行い、適宜PCを利用した分析の練習を行う。 第12回以降は各自のテーマに沿った実際の分析の演習とする
科目ナンバー ／The subject number	GR-5-3307-A07
メディア授業による著作物利用の有無について ／Whether or not copyrighted works are used in media classes	無／Nothing
その他 ／Others	内容は、受講生の理解に応じて変更する場合があります

No.	回（日時） ／Time (date and time)	主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考 ／Notes
該当するデータはありません