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年度 2022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 橋本 真太郎
担当教員名
(フリガナ)
ハシモト シンタロウ
開講キャンパス 東広島 開設期 2年次生   後期   4ターム
曜日・時限・講義室 (4T) 木5-8:総K205
授業の方法 講義 授業の方法
【詳細情報】
 
講義中心 
単位 2.0 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) 01 : 数学・統計学
対象学生 数理統計学の基礎とデータ分析手法に興味がある学生
授業のキーワード 数理統計学,データ分析 
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
数理統計学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,データ分析の基礎となる数理統計学の基礎理論とデータ分析方法について理解することを目標にします. 
授業計画 第1回 統計ソフトRの使い方(1)
第2回 統計ソフトRの使い方(2)
第3回 相関と回帰
第4回 主成分分析
第5回 クラスター分析
第6回 確率と確率変数
第7回 様々な確率分布
第8回 標本抽出と標本分布
第9回 点推定
第10回 区間推定
第11回 仮説検定
第12回 線形回帰モデル(1)
第13回 線形回帰モデル(2)
第14回 線形回帰モデル(3)
第15回 ロジスティック回帰モデル

期末試験は無し,期末レポートを出題. 
教科書・参考書等 資料を配布するためテキストは指定しない.参考書として以下を挙げる.

久保川達也・国友直人「統計学」,東京大学出版会
林賢一「Rで学ぶ統計的データ解析」,講談社
 
授業で使用する
メディア・機器等
 
【詳細情報】 必携PC 
授業で取り入れる
学習手法
 
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」,「情報統計学」を履修していることが望ましい. 
成績評価の基準等 期末レポートの提出.レポート課題(随時). 
実務経験  
実務経験の概要と
それに基づく授業内容
 
メッセージ 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.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を使った実習をすることがあるので,ノートパソコンを持参してください.

統計ソフトRのインストールとRStudioのインストールを受講前に済ませておいてください.事前に資料を配布する予定ですが,うまくインストールできない場合は初回の講義でも行う予定です. 
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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