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科目の基本情報
| 開講年度 | 2022 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 生物資源学部 | |
| 受講対象学生 |
資源循環学科・グローカル資源利用学教育コース 学部(学士課程) : 3年次 |
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| 選択・必修 | 必修 教育コース必修科目（グローカルコース） |
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| 授業科目名 | 食料・資源経済学Ⅱ | |
| しょくりょう・しげんけいざいがく２ | ||
| Food and Resource Economics II | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| ナンバリングコード | BIOR-Reso-2331-006
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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 5, 6時限 |
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| 授業形態 |
対面授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい
「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業 |
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| 開講場所 | 生物資源学部校舎（教室番号は、Moodle生物資源学部・生物資源学研究科 学生掲示板で確認して下さい。） | |
| 担当教員 | 中島 亨（生物資源学部） | |
| NAKAJIMA, Toru | ||
| SDGsの目標 |
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| 連絡事項 | 授業中にお伝えした通り、6月14日の授業から当面オンライン授業とします。 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい |
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学修の目的と方法
| 授業の概要 | 本授業では、ミクロ経済学や、応用ミクロ経済学である農業経済学・資源経済学・環境経済学の理論を踏まえ、農業と環境、資源、食料等に関する今日的課題の解決に取り組む上で必要な、農業経済学分野の実証分析や、学術分野横断的な分析において有用な、統計分析手法やコンピュータ・スキルについて、実践的に学修します。本授業で学修した内容は、グローカル資源利用学教育コースの必修科目である「社会調査演習」における分析や、卒業論文研究で活用されることを想定しています。 |
|---|---|
| 学修の目的 | 農業経済分析や学術分野横断的な分析で有用な、統計分析手法を理解し、分析を行うためのコンピュータ・スキルを身に付け、それらを自らの研究に応用することができるようになることを目的とします。 |
| 学修の到達目標 | 上記の学修の目的を達成するため、以下の到達目標を設定します。 【知識】農業経済学分野の実証分析や発展的な統計分析に関する知識を習得し、自らの分析目的に対して適切な分析方法を選択することができるようになる 【技能】修得した知識を用いて自ら統計分析ソフトウェア「R」を操作し、食料・資源経済学および関連分野に関する統計分析を行うことができる技能を習得し、適切に分析結果を解釈できるようになる 【態度】経済学や統計学の考え方を理解することに努め、それを現実社会の課題解決に活用する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30%、課題提出70%、計100%（合計60%以上で合格） 【知識】農業経済学分野の実証分析や発展的な統計分析に関する知識の修得について、毎回の授業で課される演習課題（25%）により評価。 【技能】修得した知識を用いて自ら統計分析ソフトを操作し、目的の分析を行うことができる技能を演習課題（45%）で評価。 【態度】授業や課題に対する取り組み姿勢を出席（30%）により評価。 |
| 授業の方法 | 講義 演習 |
| 授業の特徴 |
グループ学習の要素を加えた授業 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 | ・講義とPCを使った演習を組み合わせ、各テーマの理論的概念と実証分析方法を身に付けられるようにする ・具体的な事例やデータを使いながら、実践的に学習する ・Moodle等のLMSを使用し、資料や課題のやりとりを効率化する |
| 教科書 | なし |
| 参考書 | 永吉希久子著・照井伸彦・小谷元子・赤間陽二・花輪公雄編『行動科学の統計学：社会調査のデータ分析』クロスセクショナル統計シリーズ5巻, 共立出版, 2016年. 西内啓著『統計学が最強の学問である［実践編］』ダイヤモンド社, 2014年. |
| オフィスアワー | 基本的にオンラインで随時。必ず事前にメール等で連絡してください。 |
| 受講要件 | 初回を含め、毎回必ずPCを持参すること |
| 予め履修が望ましい科目 | 食料・資源経済学I 農業経済学 グローカル資源利用学チュートリアル |
| 発展科目 | 社会調査演習 |
| その他 |
教員免許・各種資格取得に関連した科目 (注 : 必ず入学年度の学修（習）要項で確認してください) |
授業計画
| 各回 共通 |
MoodleのコースURL |
https://moodle.mie-u.ac.jp/moodle35/course/view.php?id=13228 |
|---|
| 第1回 | 概要 | ガイダンス、Rのインストール |
|---|---|---|
| 授業時間内の学修内容 | 授業の内容や方針、成績評価方法等について説明した上で、今後の統計分析を行う上で必要な「R」のインストールを行います。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | R R |
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| 事前学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。 | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。 | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第2回 | 概要 | Rの基本操作 |
| 授業時間内の学修内容 | Rの基本操作として、ベクトルの生成や抽出、乱数の発生、データフレームの作成や操作の方法について説明し、今後の分析を容易に行うことができるパッケージ「Rコマンダー」をインストールします。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | ベクトル、乱数、データフレーム、Rコマンダー Vector, random numbers, data frame, R Commander |
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| 事前学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。 | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。 | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第3回 | 概要 | Rによる記述統計分析とグラフ作成 |
| 授業時間内の学修内容 | Rを用いた記述統計分析の方法や、主要なグラフ作成方法を説明します。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | 記述統計分析、ヒストグラム、箱ひげ図、散布図 Descriptive statistics, histogram, boxplot, scatter plot |
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| 事前学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。 | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。 | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第4回 | 概要 | Rによる統計的検定（1）：相関係数の検定・独立性のカイ二乗検定 |
| 授業時間内の学修内容 | 統計的検定とは何かについて説明した上で、相関係数に関するt検定や独立性のカイ二乗検定をRで行う方法を紹介します。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | 統計的検定、相関係数、t検定、独立性のカイ二乗検定 Statistical testing, correlation coefficient, t test, Chi-square test of independence |
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| 事前学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。 | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。 | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第5回 | 概要 | Rによる統計的検定（2）：t検定・分散分析 |
| 授業時間内の学修内容 | 平均値の差の検定方法として、t検定や分散分析をRで行う方法を説明します。また、実験計画について説明し、発展的な分散分析や、多重比較の方法についても紹介します。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | t検定、分散分析、実験計画、多重比較 t test, analysis of variance, experimental design, multiple comparison |
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| 事前学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。 | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。 | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第6回 | 概要 | Rによる回帰分析（1） |
| 授業時間内の学修内容 | 回帰分析について説明し、Rを用いた回帰分析の方法や、結果の解釈方法を説明します。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | 回帰分析 Regression analysis |
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| 事前学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。 | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。 | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第7回 | 概要 | Rによる回帰分析（2） |
| 授業時間内の学修内容 | 重回帰分析を紹介し、様々な重回帰分析とその結果の解釈について説明します。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | 重回帰分析 Multiple regression analysis |
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| 事前学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。 | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。 | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第8回 | 概要 | Rによる回帰分析（3） |
| 授業時間内の学修内容 | 被説明変数が二値変数や制限のある量的変数である場合の回帰分析について、ロジットモデルや順序ロジットモデル、トービットモデルを取り上げ、推定方法と結果の解釈方法を説明します。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | 制限従属変数モデル、ロジットモデル、順序ロジットモデル、トービットモデル、最尤法 Limited dependent variable models, logit model, ordered logit model, Tobit model, maximum likelihood method |
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| 事前学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。 | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。 | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第9回 | 概要 | サンプリング |
| 授業時間内の学修内容 | 統計分析に必要なサンプル数の求め方や、サンプリング方法について説明します。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | 無作為サンプリング、系統サンプリング、層別サンプリング、大数の法則、中心極限定理 Random sampling, systematic sampling, stratified sampling, law of large numbers, central limit theorem |
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| 事前学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。 | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。 | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第10回 | 概要 | 需要関数の推計（1） |
| 授業時間内の学修内容 | 回帰分析を用いた需要関数の推定方法と、結果の解釈方法について説明します。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | 需要関数 Demand function |
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| 事前学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。 | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。 | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第11回 | 概要 | 需要関数の推計（2） |
| 授業時間内の学修内容 | 需要関数の推定結果を用いた仮説検定方法や、離散選択モデルの推定方法、離散選択実験の方法などを紹介します。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | 仮説検定、離散選択モデル、離散選択実験 Hypothesis testing, discrete choice model, discrete choice experiment |
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| 事前学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。 | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。 | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第12回 | 概要 | 生産関数の推計（1） |
| 授業時間内の学修内容 | 回帰分析による生産関数の推定について、コブ・ダグラス型生産関数やトランスログ型生産関数の推定方法を紹介し、費用関数の推定方法についても説明します。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | コブ・ダグラス型生産関数、トランスログ型生産関数、費用関数 Cobb-Douglas production function, translog production function, cost function |
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| 事前学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。 | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。 | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第13回 | 概要 | 生産関数の推計（2） |
| 授業時間内の学修内容 | 生産関数の推定の応用として、フロンティア生産関数の推定方法と技術効率性指標の導出方法、技術効率性の決定要因に関する回帰分析について説明します。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | フロンティア生産関数、包絡分析法、確率的フロンティア分析、技術効率性 Frontier production function, data envelopment analysis, stochastic frontier analysis, technical efficiency |
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| 事前学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。 | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。 | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第14回 | 概要 | 因子分析 |
| 授業時間内の学修内容 | マーケティング等に利用可能なデータ縮約法のひとつである因子分析を紹介し、実際の分析方法や結果の解釈方法を説明します。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | 因子分析、主成分分析 Factor analysis, principal component analysis |
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| 事前学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。 | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。 | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 | ||
| 第15回 | 概要 | クラスター分析 |
| 授業時間内の学修内容 | マーケティング等に利用可能なデータ縮約法のひとつであるクラスター分析を紹介し、実際の分析方法や結果の解釈方法を説明します。 | |
| キーワード(Key Word(s)) | クラスター分析 Cluster analysis |
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| 事前学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を予習した上で、資料に従って同様の操作を自ら行い、資料と同じ結果が得られるか確認してください。 | |
| 事前学修の時間 | 120分 | |
| 事後学修の内容 | Moodleで配布する講義資料や、適宜参考書などを利用して授業内容を復習した上で、Moodleで授業内容の理解を確認する演習課題に取り組み、期限までに提出してください。また、質問や授業に対する要望等がありましたら、教員にメール等で連絡してください。 | |
| 事後学修の時間 | 120分 | |
| 自由記述欄 |