HOME > 学部・学科紹介 > 履修科目一覧 > 講義概要
学部・学科紹介

講義概要

科 目 名 開講年次 開講期 単位数
統計・定量分析手法(読替:情報処理Ⅲ) 2 後期 2
担 当 者 名(ふりがな) 科目区分 全学共通・選択必修
(のぐち よしかず) 学生との連絡方法:
授業支援システム:ユニプルーブ(イッツクラス)を活用します。または、授業の初回時に連絡します。
野口 佳一
授業の目標 - 到達目標-
 データ分析で用いる多変量解析の基本的な考え方と代表的なモデルについて学習することを目標としています。
科目の位置づけ - この専門分野の領域-
 互いに関連した複数個の観測項目のデータから、項目間の関係を検討するための統計的考え方や手法について学習します。
授業の内容・講義手法の概要
 授業前半は、参考資料を用いて基本概念や操作方法の解説を中心に行い、後半は例題や練習問題を中心に行います。また、ユニプルーブを通じて、参考資料や課題(授業時間外に行う)を適宜提示します。ユニプルーブには常に注意を払うようにしてください。
授業の方法
 講義及び演習
授業計画
1.
ガイダンス
2.
基礎統計から多変量解析へ(多変量解析とは、多変量解析の分類)
3.
分散分析1(分散分析の考え方と手法)
4.
分散分析2(統計ソフトによる分散分析)
5.
回帰分析1(回帰分析の考え方と手法)
6.
回帰分析2(統計ソフトによる単回帰分析・重回帰分析)
7.
回帰分析3(統計ソフトによる回帰分析の検定・評価)
8.
まとめ及び演習
9.
因子分析1(因子分析の考え方と手法)
10.
因子分析2(統計ソフトによる因子分析)
11.
判別分析1(判別分析の考え方と手法)
12.
判別分析2(統計ソフトによる判別分析)
13.
クラスター分析1(クラスター分析の考え方と手法)
14.
クラスター分析2(統計ソフトによるクラスター分析)
15.
まとめ及び総合演習
成績評価の方法・基準
 受講態度・参加度(30%)、課題・レポート(70%)によって、総合的に評価します。
 課題及びレポートは、必ずすべて提出してください(未提出の場合は不合格となります)。
指定教科書、参考文献など
 必要に応じて参考資料を配布します。
履修上の留意点
 コンピュータを利用した演習を伴いますので授業に欠席しないようにしてください。欠席すると次回から内容が理解できなくなります。
 情報処理Ⅰ、情報処理Ⅱを履修し単位を取得していることを前提に授業を行いますので、未履修の場合は予め勉強しておいてください。
事前準備学習・その他
 事前に配布資料を精読しておいてください。また、復習のため課題を課しますので指示に従って提出してください。