諸君には「統計学」が必修科目として課せられている。経済を分析するためには統計学の知識は不可欠だと考えられているからである。（経済現象だけではなく、さまざまな現象を計量的に分析しようとするための作法として統計学は必須の知識である。）

ところが統計学では、時間数に比して学ぶことが多く、実際のデータを用いた演習が不足しがちである。（もちろん担当者による差異はある。）また、演習の際には大量の計算が必要であるが、そのために用いられているのは電卓であることが多いようである。（これには学生全員がパーソナルコンピュータを教室に持ち込める環境ではない、という事情もある。）

しかしながら、諸君が三田に来て直面するのは、実際に大量のデータを使った分析であり、その際には電卓での計算などはほとんど考えられず、多くの場合はコンピュータを駆使して計算せざるをえなくなるはずである。

この授業では、統計学の知識に基づいて（…といっても現実には忘れてしまっている学生が多いので、復習をかねた話を混ぜながら）、統計学で学んだことをコンピュータで処理する方法、さらには、その前後で必要となるまざまな処理法（たとえば、経済データを日経NEEDSなどの各種データベースから収集する方法など）について身につけてもらうことを目的としている。この授業を通じて、統計学の知識をより確実なものにし、実際のデータ分析にも強くなってもらおう、というのが、担当者のねらいである。

授業では次の項目を扱う。

1. 表計算ソフトの基礎知識（ワークシートに関する基礎知識、式・セルの参照）
2. データ入力・基本的な計算・データの整理
3. 関数の基礎知識
4. 標本の特性値の計算、ヒストグラム(1)
5. 標本の特性値の計算、ヒストグラム(2)
6. 確率分布(1)
7. 確率分布(2)
8. 推定と検定(1)
9. 推定と検定(2)
10. シミュレーション
11. WWWからのデータの収集
12. データベースからのデータの収集
13. 回帰分析(1)
14. 回帰分析(2)

この講義では、ただ私の授業を受動的にきいているだけでデータの分析に強くなれるわけではない。こういうものは頭で理解しただけではダメで、あくまで自分で何度かやってみて慣れないと身につかないというのが経験の示すところである。それなりの負荷がかかることは覚悟のうえ受講して欲しい。(私がどのような考えで講義をやっているかについては、私の担当する自由研究セミナーの講義要綱を読めばわかるはずである。この講義も同じ考えに基づいて行なう。)

なお、実際の計算は表計算ソフトのExcelを使うので、この授業は、表計算ソフトExcelの基本的な使い方について知っていることも前提として授業をすすめていく(具体的には、

• 「絶対参照・相対参照」がわかる
• さまざまな「関数」が使える
• グラフを描ける

またこの講義は、春学期に統計学Iを履修したのちに、秋学期に統計学IIを履修しながらこの講義を受講することも可能なようにすすめていく。統計学を並行して履修することで、この講義も効果的に理解できるであろうし、統計学の知識も深まるであろう。また２年生にとっては、統計学のよい復習にもなるであろう。

講義中での演習はインフォメーション・テクノロジー・センターのWindows PCを利用する。そのため、ITCのアカウントを使えるようにしておく必要がある。またレポートの提出はkeio.jp授業支援システムを利用するので、keio.jpのアカウントを使えるようにしておく必要がある。

なお、本講義についての詳細な情報は私のWebサイトの中にある講義情報のページ(URLはhttp://web.econ.keio.ac.jp/staff/akab/lecture/)で提供する予定である。教科書・参考文献についても、(もし使う場合には)このページで告知する。

成績評価は、提出されたレポートに対する評価に基づいて行われる。