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年度 2018年度 開講部局 総合科学部総合科学科
講義コード ANM01001 科目区分 専門教育科目
授業科目名 データ解析序説
授業科目名
(フリガナ)
データカイセキジヨセツ
英文授業科目名 Foundation of Date Analysis
担当教員名 栗田 多喜夫
担当教員名
(フリガナ)
クリタ タキオ
開講キャンパス 東広島 開設期 2年次生   前期   1ターム
曜日・時限・講義室 (1T) 火5-8:総K313
授業の方法 講義 授業の方法
【詳細情報】
講義中心、板書多用 
単位 2 週時間   使用言語 J : 日本語
学習の段階 2 : 初級レベル
学問分野(分野) 25 : 理工学
学問分野(分科) 25 : 数学・統計学
対象学生 線形代数、統計データ解析A等の数学と統計学の基礎を習得し、多変量のデータ解析に興味がある学生
授業のキーワード 確率統計、多変量データ解析手法 
教職専門科目   教科専門科目  
プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
確率統計の基礎とデータから客観的な事実を見抜くための様々なデータ解析手法の理解 
到達度評価
の評価項目
総合科学プログラム
(知識・理解)
・当該の個別学問体系の重要性と特性、基本となる理論的枠組みへの知識・理解
(能力・技能)
・個別学問体系に関する多様な情報源から必要な文献資料やデータを収集・解析する能力・技能
・課題の考察のために必要な理論・方法を特定する能力・技能 
授業の目標・概要等 世の中で観測される自然現象・社会現象は、さまざまな要因がからみあった結果として現れてきたものです。このような現象を正しく理解するには、観測したデータを簡潔な形に要約したり、データから現象を作り出す要因間の関係を調べるなどのデータ解析手法が必要になります。この講義では、データの要約や解析のために開発された代表的な「多変量データ解析手法」について理解することを目指します。 
授業計画 第1回 多変量データ解析とは
第2回 統計の基礎および基本統計量
第3回 確率の定義と条件付確率
第4回 確率変数と確率分布
第5回 様々な確率分布
第6回 多次元の確率分布
第7回 大数の法則と中央極限定理
第8回 中間試験
第9回 単回帰分析
第10回 重回帰分析と汎化性
第11回 主成分分析
第12回 判別分析と正準相関分析
第13回 対応分析法(数量化3類)と多次元尺度構成法
第14回 クラスタリング
第15回 まとめとディスカッション

小テスト、および、期末レポート 
教科書・参考書等 東京大学教養学部統計学教室、「統計学入門」,東京大学出版会
永田靖、棟近雅彦共著、「多変量解析法入門」、サイエンス社
 
授業で使用する
メディア・機器等
プロジェクタ,必携PC 
予習・復習への
アドバイス
データ解析手法を理解するためには、実際のデータを解析してみることが重要です。習った手法を使って、データを解析してみてください。 
履修上の注意
受講条件等
「線形代数学Ⅰ」、「線形代数学Ⅱ」、「微分積分学I」,「微分積分学II」を履修していること。また、講義の理解を深めるためには、「統計データ解析A」を履修していることが望ましい。 
成績評価の基準等 小テスト(50%)、および、期末レポート(50%)により行う 
メッセージ 多変量データ解析は、工学・理学・心理学・経済学・医学等、文系理系を問わずどんな分野においても必要とされる基本的なツールです。復習すればいつでも利用できるようにしておくと、将来、社会に出たときに役に立つと思います。 授業中にRを使った実習をしますので,ノートパソコンを持参してください. 
その他   
すべての授業科目において,授業改善アンケートを実施していますので,回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており,今後の改善につなげていきます。 
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