授業情報
※身につく能力について
複数の学科・専攻・コースで開講されている科目は、開講を担当する学科・専攻・コースの定めた「身につく能力」を表示しているため、履修要項・大学院要覧記載の「身につく能力」とは異なるものが表示されていることがあります。
授業によっては、「身につく能力」の記載がない場合もあります。
そのため「身につく能力」については履修要項・大学院要覧も確認するようにしてください。
授業コード Course Code |
1FC0120002
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授業開講年度 Year of Class |
2024年度
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授業形態 Course Mode |
講義(対面授業)
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授業名称 Class Name |
現代経済特講1(政策評価の経済学)
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テーマ Theme |
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科目名 Name of Subject |
現代経済特講1(政策評価の経済学)
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英字科目名 English Name of Subject |
Special Lectures in Modern Economics 1(Economics of Policy Evaluation)
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身につく能力
Ability to be Acquired in This Class
◎=科目に最も関連する能力
〇=科目に関連する能力
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知識・理解
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幅広い教養
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〇
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知識・理解
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経済理論の基礎と、経済現象の体系的理解
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◎
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汎用的技能
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情報収集能力
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〇
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汎用的技能
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分析力
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態度・志向性
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主体的な対応能力
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態度・志向性
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社会的責任をもって他者と協調する能力
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統合的な学習経験と創造的思考力
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主体的に対応できる自立した経済人としての能力
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〇
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科目単位数 Credit |
2
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履修期 Term |
春学期
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教員氏名 Name of Teacher |
児玉 直美
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開講キャンパス Campus |
白金
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曜時 Day and Period |
木曜3時限(春学期)
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授業概要 Course Description |
情報技術の発展によって、データが記録され、大量のデータ(ビッグデータ)が入手できるようになっています。この授業では、原因と結果のメカニズムに迫る方法(政策評価の手法)について実際にデータを使って学びます。
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到達目標 Class Goals |
前半は、計量分析ソフトRを使って、データの読み込み、グラフ作成、パネルデータの作成、回帰分析、二値選択モデルによる分析ができるようになることです。 後半は、計量分析ソフトRを使って、差の差分析、操作変数法、マッチング法、回帰不連続デザイン分析ができるようになることです。
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授業言語 Language |
日本語
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アクティブ・ラーニング Active Learning |
アクティブ・ラーニング対応
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授業計画 Daily Class Schedule
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【第1回】
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授業内容 Content/Topic
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イントロダクション 政策評価とは何か。 なぜ政策評価が必要なのか。
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予習内容 Preparation for Class
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教科書、参考書の指定された箇所を読む。
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目安時間 Hours
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1 時間
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復習内容 Review of Class
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講義資料、教科書を読んで復習する。
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第2回】
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授業内容 Content/Topic
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因果推論と反実仮想的事実 相関関係と因果関係。 反実仮想的事実とは何か。 反実仮想的事実の推定方法と問題点。
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予習内容 Preparation for Class
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教科書、参考書の指定された箇所を読む。
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目安時間 Hours
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1 時間
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復習内容 Review of Class
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講義資料、教科書を読んで復習する。
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第3回】
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授業内容 Content/Topic
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演習(1) Rを使ってみよう
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予習内容 Preparation for Class
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教科書、参考書の指定された箇所を読む。
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目安時間 Hours
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1 時間
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復習内容 Review of Class
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Rを使って自分で分析。R Scriptと結果ファイルを提出。
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第4回】
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授業内容 Content/Topic
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演習(2) データファイルの読み込み、変数の作り方、プログラムファイル
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予習内容 Preparation for Class
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教科書、参考書の指定された箇所を読む。
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目安時間 Hours
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1 時間
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復習内容 Review of Class
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Rを使って自分で分析。R Scriptと結果ファイルを提出。
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第5回】
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授業内容 Content/Topic
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演習(3) グラフを描く、記述統計量。グループワーク。
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予習内容 Preparation for Class
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教科書、参考書の指定された箇所を読む。
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目安時間 Hours
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1 時間
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復習内容 Review of Class
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Rを使って自分で分析。R Scriptと結果ファイルを提出。
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第6回】
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授業内容 Content/Topic
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演習(4) グループワーク
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予習内容 Preparation for Class
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教科書、参考書の指定された箇所を読む。
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目安時間 Hours
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1 時間
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復習内容 Review of Class
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Rを使って自分で分析。R Scriptと結果ファイルを提出。
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第7回】
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授業内容 Content/Topic
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回帰分析 仮説検定、最小二乗法、t検定
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予習内容 Preparation for Class
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教科書、参考書の指定された箇所を読む。
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目安時間 Hours
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1 時間
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復習内容 Review of Class
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講義資料、教科書を読んで復習する。
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第8回】
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授業内容 Content/Topic
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演習(5) 回帰分析(1)
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予習内容 Preparation for Class
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教科書、参考書の指定された箇所を読む。
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目安時間 Hours
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1 時間
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復習内容 Review of Class
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Rを使って自分で分析。R Scriptと結果ファイルを提出。
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第9回】
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授業内容 Content/Topic
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最小二乗法の適用条件 最小二乗法の仕組みと適用条件
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予習内容 Preparation for Class
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教科書、参考書の指定された箇所を読む。
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目安時間 Hours
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1 時間
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復習内容 Review of Class
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講義資料、教科書を読んで復習する。
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第10回】
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授業内容 Content/Topic
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演習(6) 回帰分析(2)
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予習内容 Preparation for Class
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教科書、参考書の指定された箇所を読む。
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目安時間 Hours
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1 時間
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復習内容 Review of Class
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Rを使って自分で分析。R Scriptと結果ファイルを提出。
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第11回】
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授業内容 Content/Topic
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演習(7) 二値選択モデル
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予習内容 Preparation for Class
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教科書、参考書の指定された箇所を読む。
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目安時間 Hours
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1 時間
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復習内容 Review of Class
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Rを使って自分で分析。R Scriptと結果ファイルを提出。
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第12回】
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授業内容 Content/Topic
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演習(8) グループワーク
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予習内容 Preparation for Class
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教科書、参考書の指定された箇所を読む。
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目安時間 Hours
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1 時間
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復習内容 Review of Class
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Rを使って自分で分析。R Scriptと結果ファイルを提出。
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第13回】
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授業内容 Content/Topic
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ランダム化比較実験(RCT)
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予習内容 Preparation for Class
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教科書、参考書の指定された箇所を読む。
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目安時間 Hours
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1 時間
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復習内容 Review of Class
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講義資料、教科書を読んで復習する。
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第14回】
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授業内容 Content/Topic
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演習(9) 差の差分析(DID)
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予習内容 Preparation for Class
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教科書、参考書の指定された箇所を読む。
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目安時間 Hours
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1 時間
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復習内容 Review of Class
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Rを使って自分で分析。R Scriptと結果ファイルを提出。
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目安時間 Hours
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3 時間
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【第15回】
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授業内容 Content/Topic
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レポート課題
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予習内容 Preparation for Class
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教科書、参考書の指定された箇所を読む。
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目安時間 Hours
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1 時間
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復習内容 Review of Class
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Rを使って自分で分析。R Scriptと結果ファイルを提出。
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目安時間 Hours
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3 時間
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授業に関する注意事項 Remarks for Class |
3.対面型の実施 政策評価の経済学1と政策評価の経済学2は必ず両方セットで受講してください。自ら計量分析ソフトを使って分析することが必須です。毎回の授業に、充電をした自分のノートPCを持ってきてください。演習授業の回は毎回宿題が出ます。 初回授業はガイダンスだけでなく、インストールや必要な設定についても解説しますので、初回から必ず出席してください(初回に出席しない学生は受講できません)。政策評価の経済学1受講前、又は、並行的に入門計量経済学1,2を受講してください。授業の撮影、録画、録音、配付資料のコピー、インターネットへのアップロード等を禁止します。
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教科書 Texts |
松浦寿幸. 2024.「Rによるデータ分析入門」東京図書.
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参考書 Reference Books |
適宜指示する。
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課題フィードバック方法区分 Assignment Feedback Method |
授業時間内に講評・解説を行い、授業時間外はmanabaで行う
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課題フィードバック方法内容 Assignment Feedback Method Content |
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成績評価の基準 Evaluation Criteria |
毎回の演習課題80%(10点×8回)、期末演習課題20%。 演習の授業後は毎回、manabaで、R Scriptと結果ファイルを提出する(演習2~9)。 第15回授業で期末演習課題を出す。 R Script、結果ファイルと分析レポート課題(分析した結果を解釈したレポート)を提出する。
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関連URL Related URL |
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備考 Notes |
同時配信なし
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添付ファイルの注意事項 Notice |
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更新日時 Date of Update |
2024年03月19日 15時00分34秒
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