データサイエンススクール 39

データ科学は科学研究の基本の一つであり、本学における数多くの研究活動において活用されています。このデータサイエンススクールは「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」拠点大学の活動として、多くの学生がデータ科学の最前線について知ることができ、さらにデータ科学の手法について、その利用法を体験しながら実践的に学ぶことができる機会を提供するように企画いたしました。

データ科学領域の最先端分野を基礎から学習･体験できるまたとない機会ですのでふるってご参加ください。

実施内容

実証分析の基礎： 回帰分析とその応用

概要:
近年、経済学をはじめとする社会科学分野では、実際のデータを用い、様々な理論を証明しようとする実証分析が重要になっています。政策決定をはじめとして意思決定をする際に、実証分析が必須となっており、そのツールとして計量経済学が用いられています。

本演習では、基礎的な統計学を修めた学生等を対象にして、計量経済学の主要なツールである単回帰分析および重回帰分析について、実際にデータを用いた演習を行いながら解説します。さらに、質的選択モデル、スコアリングなど、回帰分析を用いた応用分野について紹介します。

なお、演習に関しては、主に計量経済学のフリーソフトウェアgretl用い、補足的にR言語を用います。

日時: 2020年3月3日（火）10:30 – 18:00
会場: 京都大学 吉田南構内 学術情報メディアセンター南館203号室
講師: 松井 啓之（京都大学経営管理大学院 教授）
定員: 50名
備考: データ科学展望Ⅳ対象スクール
詳細はこちら(http://ds.k.kyoto-u.ac.jp/school/s39/)

優先対象
・京都大学の学生・研究者
・数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム及びデータ関連人材育成関西地区コンソーシアム参画の大学の学生・研究者
・「大学における数理・データサイエンス教育の全国展開」協力校のの学生・研究者
他大学の学生・研究者及び企業の方の参加も受け付けますが、参加可能人数に限りがあり、上記の対象者が優先されることがあります。
また、ライセンスやセキュリティ等の事情でお断りする可能性もございます。
本学関係者以外には身分証のご提示をお願いすることもございます。
ご了承ください。