UCSD公共政策大学院の授業③Quantitative Methods I（定量的手法I）
UCSD公共政策大学院で1年秋学期に履修した統計学の必修講義「Quantitative Method I」についてまとめました。
＜講義名＞
Quantitative Method I（定量的手法I）
＜講師＞
Teevrat Garg准教授
- Prep QM、International Health Policyの講義も担当。
- コーネル大学経済学博士。
- 専門は中・低所得国の環境問題。
＜内容＞
統計学の基礎
- MPP、MIA共通の必修科目。
- 意思決定のために必要な定量的分析の手法として、記述統計学、確率論、推計統計学、仮説検定まで学習。
- 公式の導出よりも、公式を正しく使えるようになることを重視。
- 教授と4人のTAがそれぞれOffice Hourを設けている。各TAはOffice Hour以外に、それぞれ週1回講義形式で演習問題を解説するTA Sessionを開催している。出席は任意。
- 週2回の講義のほか、TAによるExcelを用いた分析の講義への出席が必須。しかし、出席が記録されないため、欠席する生徒も多い。
＜成績＞
課題2.5%×4、中間試験25%、期末試験40%、プロジェクト25%
- 出席点はなし。
- 2週間に1回、Problem Setが課される。教科書の計算問題から6〜7問程度。
- 中間試験は講義時間80分で、ベイズの定理、二項分布、ポアソン分布から出題。関数電卓とLetterサイズの手書きメモを持ち込み可。平均点は7割程度。
- 期末試験は3時間の論述式。仮説検定、統計的推定、ベイズの定理、二項分布、ポアソン分布から出題。関数電卓とNoteサイズの手書きメモを持ち込み可。平均点は8割程度。
- プロジェクトは、データセットを用いた分析レポートを作成。平均点は8割半ばで、文章やレイアウトの出来栄えによる点差がついていた。
- 最終成績はA-(12.4-25.4%)。 A+1.9%, A10.5%。課題はほぼ満点、中間試験の点数は平均点をやや上回る程度、期末試験はほぼ満点だったが、プロジェクト課題の評価が平均点程度だったため、成績はA-に留まった。
＜感想＞
一般的な統計学の基礎講座で、公式の導出もほぼないため、内容は問題なく理解できましたが、他の科目の課題に追われてプロジェクトへの取り組みが疎かになり、良い成績を取れなかったことが心残りです。理論よりも実際の分析に活用するための手法に重きが置かれているので、理解を深めるために、標準的なレベルの日本語の教科書で細かい論点をカバーしておいた方が後々のためになると思いました。
