#経済学のための実践的データ分析 13.1 最終レポート+おわりに

一橋大学 経済学部 28番教室
#経済学のための実践的データ分析 13.1 最終レポート+おわりに

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1. 経済学のための実践的データ分析 13.1. 最終レポート+おわりに 28番教室 一橋大学 経済学研究科 原泰史 yasushi.hara@r.hit-u.ac.jp
2. 確認事項 • 電源タップは足りているでしょうか？
3. 今日の内容 (105分) 1. 成績評価の方法 2: 最終レポート 3. おわりに
4. はじめに. 成績評価の方法
5. 成績評価(1) • 平常レポート (40パーセント; 必須) • 講義計画に示したように、複数の回で学生にはレポートを課します。 レポートは Word/PowerPoint形式のメールあるいは, github 経由で の提出が求められます(どの方法を採用するかは、初回の講義で決定し ます)。 • レポートには、(A.) 利用したデータセットとその内容, (B.) 分析の問 い, (C.) 分析手法, (D.) 分析結果 を明記する必要があります。ページ 数や文字数は問いませんが, これらの内容が含まれており, 講義中にア ナウンスする評価手法を満たす場合, 高い得点を得ることが出来ます。 • 平常点 (10パーセント) • 本講義は実習が多く含まれており, また取り扱うデータセットや内容も 多彩です。そのため、受講者同士が協力する必要があります。こうし た受講者の態度を評価するために、平常点を設けます。
6. 成績評価(2) • 最終レポート (40パーセント; 必須) • 講義の最終回では最終レポートの報告会を行います。受講者は3名から4名か ら構成されるグループで、最終レポートの報告を行う必要があります(人数は 受講者の人数により変更される可能性があります)。最終レポートでは、プレ ゼンテーションの方法を学生は自由に選ぶことが出来ます。PowerPoint 以 外にも、Prezi などのアクティブプレゼンテーションツールや、他のプレゼ ンテーション手法を用いることが出来ます(プレゼンテーションツールについ ては、必要であれば講義内で説明する機会を設けます)。最終レポートでは、 以下の点について評価を行います。 (A.) グループ内の役割分担 (B.) データセットのユニークさおよび、それが適切に処理されているか (C.) 分析手法のユニークさおよび、それが適切に解析されているか (D.) プレゼンテーションのユニークさ (E.) 質疑応答にうまくリプライすることが出来ているか • 最終レポートの360°グループ評価 (10パーセント) • 3. の最終レポートについて、グループの自己評価および他のグループからの 評価を行います。3. で挙げた評価ポイントに基づき、グループメンバーおよ び他のグループは評価を行います。
7. 不受験採点基準 引用: 一橋大学授業ハンドブック
8. 最高成績基準 引用: 一橋大学授業ハンドブック
9. 成績評価 • 平常レポート : 40点 • レポート1; • レポート2; • レポート3; • 最終レポート • 40点 • 最終レポートの360°評価 • 10点 • 投票システムから集計したデータを按分します
10. 2. 最終レポート
11. 質疑応答の内容 • どのように研究を発展できる可能性があるか • データの取得方法や分析方法の妥当性 • どのような含意が得られるのか • 単純に、気になったこと, 知りたいこと
12. 最終レポー トのタイム スケジュー ル 10:45 – 10:50 最初に 10:50 – 11:05 グループA 10:50-11:00 10:00-11:05 11:05 – 11:20 グループB 11:05-11:15 11:15-11:20 11:20 – 11:35 グループC 11:20-11:30 11:30-11:35 11:35 – 11:50 グループD 11:35-11:45 11:45-11:50 11:50 – 12:05 グループE 11:50-12:00 12:00-12:05 12:05 – 12:15 最後に
13. 最終レポート時の評価は manaba/respon 経由で行います
14. 最終レポートの360°評価 • Respon でプレゼン後に投票を行ってください • 0 から10点までで採点が出来るので, レポートにたいして評価 を行ってください • 自分たちのプレゼンにも点数をつけてください
15. 必要あらば respon アプリをダウンロード しておいてください • https://respon.jp/
16. おわりに (時間があれば)
17. この講義の メッセージ 経済学を学ぶと, データが解釈できる いろいろな解析ツールやデータセット、分析手法があるけれど, それは時代 によって流行りは変わっていく (今は python や R が主流だけど, たぶんそ れはどんどん変わっていく) で、2020年代は無償で、オープンにデータをやりとりすることで分析する ことが主流になる、はず。(なのでOSS なR や Python を使えるのは便利) ひとつの手法を主体的に学べば, 時代やコンピューティ ングパワーが変わっても、対応することは出来る なので、まずは卒論をがんばりましょう。
18. Pascal Fortran C Stata SPSS
19. 講師の場合 • ニューラルネットワークの研究が高専の卒 業論文でした • 高専の16歳から20歳で学んだことで, 今ご 飯を食べられている気がします • 一橋で学んだことで, 60歳くらいからご飯 が食べられる気がしています (予定)
20. 最後に 講義を受講して頂き、 本当にありがとうございました 秋学期も開講予定です。 データ分析関係でお問い合わせあれば, Twitter and/or Linked In までお問い 合わせを Twitter : https://twitter.com/harayasushi Linked In: https://www.linkedin.com/in/yasushihara/
21. THANKS yasushi.hara@r.hit-u.ac.jp