経済工学演習(後期)
| 第 １回 | １０月 | ６日 | 統計データ | 牟田 | 太陽光発電の普及と課題 |
| インゼミ | 2チームの進捗状況並びに今後の計画について確認 | ||||
| EViewsによる計量分析 | 牟田 | 2値的選択モデルでOLSを利用することができない理由，プロビット・モデル，ロジット・モデルの最尤法による推計， | |||
| プロビットモデル，ロジット・モデルの解釈と限界効果，EViewsによるアルコール消費支出の有無に関する推計，2値的選択モデルにおける適合度， | |||||
| 分布に制約のあるモデル，センサーされたデータの推計，切断分布モデルとトービット・モデルのEViewsによる推計，処置効果 | |||||
| 第 ２回 | ２０日 | 統計データ | 吉岡 | 「セブンカフェ」，コンビニコーヒーが台頭する中でのカフェチェーン | |
| インゼミ | 先行研究，本庄（2002），鎌田・須合（2006）の確認 | ||||
| 第 ３回 | ２７日 | 統計データ | 赤木 | エボラ出血熱 | |
| インゼミ | 経過報告 | ||||
| 社会調査データ解析 | 木下 | 数量化Ｉ類，ロジスティック回帰，対数線形モデル | |||
| 第 ４回 | １１月 | ５日 | インゼミ | 経過報告 | |
| 第 ５回 | １０日 | 統計データ | 生垣 | 先進国は本当に低迷しているのか：OECD21ヵ国のデータを用いた国際比較 | |
| インゼミ | 経過報告 | ||||
| 社会調査データ解析 | 赤木 | 主成分分析，因子分析の概略，クラスター分析 | |||
| 第 ６回 | １７日 | 統計データ | 黒岩 | 財政投融資貸付金利と国債金利 | |
| インゼミ | 経過報告 | ||||
| 社会調査データ解析 | 西田 | 対応分析，数量化Ⅲ類，多次元尺度法 | |||
| 第 ７回 | ２０日 | 休講 | |||
| 第 ８回 | １２月 | １日 | インゼミ | 経過報告 | |
| マシンラーニング | 木下 | 重回帰式の導出と性質，予測変数の選択，重回帰式の妥当性，重回帰式における検定，ダブル・クロスバリデーション， | |||
| カテゴリー型変数の予測変数を含む重回帰 | |||||
| 第 ９回 | ８日 | 統計データ | 西田 | 誰がテロリストになるのか | |
| インゼミ | 経過報告 | ||||
| マシンラーニング | 小田切 | 平滑化スプラインとは，平滑化スプラインにおける平滑化パラメータ，薄板平滑化スプライン，加法モデル，平滑化スプラインANOVA， | |||
| 平滑化スプラインANOVAにおける検定 | |||||
| 第１０回 | １５日 | 統計データ | 松本 | ビッグデータが導き出した第47回衆院選の議席数予測 | |
| 卒論中間報告 | |||||
| 第１１回 | ２２日 | インゼミ | 経過報告 | ||
| マシンラーニング | 日高 | 2群判別 | |||
| 第１２回 | １月 | ５日 | マシンラーニング | 日高 | 2群判別，多群判別，正準判別解析 |
| 第１３回 | １９日 | 統計データ | 小田切 | ビッグデータでみるインフルエンザ感染状況 | |
| インゼミ | 経過報告 | ||||
| マシンラーニング | 小田切 | Rプログラム | |||
| 喜田 | 一般化加法モデルによる判別 | ||||
| 卒論中間報告 | |||||
| 第１４回 | ２６日 | 統計データ | 喜田 | サイバー攻撃とその対策について | |
| インゼミ | 経過報告 | ||||
| マシンラーニング | 永田 | Fisherの判別分析，樹形モデルとMARS，ニューラルネットワーク，サポートベクターマシン | |||
| 第１５回 | ２月 | ２日 | 休講 | ||
| 第１６回 | １２日 | 卒論報告 | |||
| インゼミ | |||||
| インゼミ | １９－２０日 | インゼミ | |||