受講時期：2014 Module 1
担当教官：Bob Plante
SASを用いた回帰分析を習う授業です。Finance分野ではSASを使えることが求められるそうですので、就職の強みになるかと思います。また、MGMT571 Data Mining でもSASは使用するため、この授業の履修が役立つと思います。Professor PlanteはMGMT 572 Six Sigma and Quality Management も担当しています。
この授業ではDecision making に用いる分析手法を学びます。Multiple Regression Analysis, ii)Independent Indicator Variances (ANOVA, ANCOVA), iii) Forecasting and Time Series Models (Decompositional, Autoregressive, Moving Average, ARIMA and Cross-Correlation) を使って予測モデルを作ることが授業の焦点です。MGMT670Business Analyticsの事前履修が望ましいです。
授業では以下４個のトピックスを学習しました。
1) Multiple Regression Analysis : MGMT670Business Analytics の復習です。
2) ANOVA, ANCOVA :どのようにANOVA, ANCOVA の表を理解するかを学びます。
3) Qualitative Independent Variables : Dummy をRegression model に使う方法を学びます。ここまでがMGMT670と重複する部分です。その後Pircewise Regression (あるx でRegression equation が変わる)の手法を学びます。
4) Univariate Time Series for the Mean :この授業の目玉です。将来の値を予測するために、Historical data からForecasting modelを作成します。株価の変動、売り上げの予測など実例を使って説明されていました。 最後の授業ではRegression とtime series errors を組み合わせたモデルが紹介されました。
成績評価は、Team Project (40%), Team Homework (30%), Team Participation (30%)です。Final Exam はありません。Team Project は Time Series の問題を自分たちで調べて分析し、５ページのレポートを提出します。Team Homework は毎週一回提出（宿題が出された翌週に提出）です。Team Participationはチームメイトの評価で決まります。Homework は序盤は教科書の問題などの基本ですが、中盤以降は授業を聞いていないと、SASのバックグラウンドが難しいようです。私はバックグラウンドは無かったですが、授業を聞いてスライドを復習することで宿題の対応はできました。
SAS を使った分析はMinitab ではできないものもあり、有用性を感じました。教授は生徒の理解のために授業をする、というスタンスであるため質問をすれば何でも教えてもらえます。宿題の採点はやや厳しいため、わからないことがあれば教授に聞くことが無難です。ボリュームのある授業でしたが、学ぶことも多い授業でした。
担当教官：Bob Plante
SASを用いた回帰分析を習う授業です。Finance分野ではSASを使えることが求められるそうですので、就職の強みになるかと思います。また、MGMT571 Data Mining でもSASは使用するため、この授業の履修が役立つと思います。Professor PlanteはMGMT 572 Six Sigma and Quality Management も担当しています。
この授業ではDecision making に用いる分析手法を学びます。Multiple Regression Analysis, ii)Independent Indicator Variances (ANOVA, ANCOVA), iii) Forecasting and Time Series Models (Decompositional, Autoregressive, Moving Average, ARIMA and Cross-Correlation) を使って予測モデルを作ることが授業の焦点です。MGMT670Business Analyticsの事前履修が望ましいです。
授業では以下４個のトピックスを学習しました。
1) Multiple Regression Analysis : MGMT670Business Analytics の復習です。
2) ANOVA, ANCOVA :どのようにANOVA, ANCOVA の表を理解するかを学びます。
3) Qualitative Independent Variables : Dummy をRegression model に使う方法を学びます。ここまでがMGMT670と重複する部分です。その後Pircewise Regression (あるx でRegression equation が変わる)の手法を学びます。
4) Univariate Time Series for the Mean :この授業の目玉です。将来の値を予測するために、Historical data からForecasting modelを作成します。株価の変動、売り上げの予測など実例を使って説明されていました。 最後の授業ではRegression とtime series errors を組み合わせたモデルが紹介されました。
成績評価は、Team Project (40%), Team Homework (30%), Team Participation (30%)です。Final Exam はありません。Team Project は Time Series の問題を自分たちで調べて分析し、５ページのレポートを提出します。Team Homework は毎週一回提出（宿題が出された翌週に提出）です。Team Participationはチームメイトの評価で決まります。Homework は序盤は教科書の問題などの基本ですが、中盤以降は授業を聞いていないと、SASのバックグラウンドが難しいようです。私はバックグラウンドは無かったですが、授業を聞いてスライドを復習することで宿題の対応はできました。
SAS を使った分析はMinitab ではできないものもあり、有用性を感じました。教授は生徒の理解のために授業をする、というスタンスであるため質問をすれば何でも教えてもらえます。宿題の採点はやや厳しいため、わからないことがあれば教授に聞くことが無難です。ボリュームのある授業でしたが、学ぶことも多い授業でした。
