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科目の基本情報

開講年度 2019 年度
開講区分 生物資源学研究科(博士前期課程)資源循環学専攻
受講対象学生 大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次
選択・必修 選択必修
授業科目名 食料・農業経済学特論
しょくりょうのうぎょうけいざいがくとくろん
Advanced Food and Agricultural Economics
単位数 2 単位
ナンバリングコード
BO-AGRI-4

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※最初の2文字は開講主体、続く4文字は分野、最後の数字は開講レベルを表します。

開放科目 非開放科目    
開講学期

前期

開講時間 火曜日 3, 4時限
開講場所

担当教員 中島 亨(生物資源学研究科 准教授)

Nakajima, Toru

学修の目的と方法

授業の概要 大学院レベルの農業経済学の実証研究に必要な分析手法について、実践的に学修する。本年度は、計量経済学や機械学習に関する演習を主とする。
学修の目的 農業経済研究における計量経済学や機械学習に関する分析手法を身につける
学修の到達目標 計量経済学や機械学習に関する分析手法を用い、農業経済研究を行うことができるようになる
ディプロマ・ポリシー
○ 学科・コース等の教育目標

○ 全学の教育目標
感じる力
  •  感性
  •  共感
  • ○主体性
考える力
  • ○幅広い教養
  • ○専門知識・技術
  • ○論理的・批判的思考力
コミュニケーション力
  • ○表現力(発表・討論・対話)
  •  リーダーシップ・フォロワーシップ
  •  実践外国語力
生きる力
  • ○問題発見解決力
  •  心身・健康に対する意識
  •  社会人としての態度・倫理観

成績評価方法と基準 出席20%、授業態度30%、課題提出50%、計100%。
授業の方法 演習

授業の特徴

PBL

特色ある教育

プレゼンテーション/ディベートを取り入れた授業
Moodleを活用する授業
その他、能動的要素を加えた授業(ミニッツペーパー、シャトルカードなど)

英語を用いた教育

授業改善の工夫
教科書 授業開始時に指示する
参考書 随時紹介する
オフィスアワー 事前にメールで連絡をください。
467室
受講要件 ミクロ経済学および統計学の基礎知識(学部授業「食料・資源経済学I」および「農林統計学」の単位取得に相当)を有し、統計ソフトウェアRを使用して統計分析ができること。
毎回PCを持参すること。
予め履修が望ましい科目
発展科目
その他

授業計画

MoodleのコースURL
キーワード 農業経済学、統計学、計量経済学、機械学習、R、Python
Key Word(s) Agricultural economics, statistics, econometrics, machine learning, R, Python
学修内容 ・農業経済学と機械学習
・機械学習とは
・回帰分析
・決定木
・ランダムフォレスト
・サポートベクターマシーン
・ニューラルネットワーク
・ディープラーニング
・教師なし学習
事前・事後学修の内容

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