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| 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 |
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| 選択・必修 | 選択必修 |
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| 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
※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。 |
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| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
前期 |
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| 開講時間 |
火曜日 3, 4時限 |
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| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 中島 亨（生物資源学研究科 准教授） | |
| Nakajima, Toru | ||
| 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 |
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| 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 |
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） |
| 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 |
| MoodleのコースURL |
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| 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 |