Rによる回帰分析

モデルと推定の理解をコアに。今日の授業で扱う回帰分析のこと。

だけど、計量分析では検定のことをアレコレと理解する必要があって、学生さんにとっては難所が色々とあるの。丁寧に進めて、時系列解析に繋げる、というやり口。

そう言えば、アメリカの大学で授業を受けたときもこういった流れで、やはり社会科学をベースにしていた、ということでもあるかなーと。

頑張りましょう。

品質経営の大切さ

品質経営の導入だけど、継続、というのが基本なんでしょうよ。ココイラをしっかり体系に落とし込んで、その上で具体的な導入のツールをつくりたい、ということを強く感じている、そんなこと。

もちろん、今まで個人的にやってきたことなんだけど、もう少し一般化して・・・。経営技法としてのツールをしっかり・・・。

頑張りましょう。

経済・経営系のデータ・サイエンス教育

今までずっとやってきたことだけど、経済・経営系での統計モデリングと推定の教育ってやはり重要でしょうよ。特に、システムズ・アプローチとデザインをベースにしたデータ活用、そんなことへの要求に応える、ということをしっかり満たす必要があるの。

地道にコツコツを積み上げる、というやり方が最善でしょうよ。ココイラも今までずっとやってきたことなんだけど、でも、学生さんの方の関心が高まってきている、ということを感じるの。

頑張りましょう。

Financial Analytics

経済学の基本を理解して、かつ金融経済学、および経営分析もきっちり身につける、ということが必要でしょうよ。金融に関するデータ解析の専門職育成のこと。

ものちろん、データ・サイエンスの腕を上げる、ということって必須で、ココイラの鍛錬がコアではあるのだけど、基盤がしっかりできていないと、中途半端な状態になって・・・。

そう言えば、海外の大学院教育だけど、1年でこういったことを学ぶ、そんなところもあるのだけど、もう少し掘り下げて調べてみようかと。

頑張りましょう。