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年度 2022年度 開講部局 情報科学部
講義コード KA123001 科目区分 専門教育科目
授業科目名 カテゴリカル・データ分析(CDA)
授業科目名
(フリガナ)
カテゴリカル・データブンセキ(シーディーエー)
英文授業科目名 Basic and practice in Categorical data analysis
担当教員名 門田 麗
担当教員名
(フリガナ)
モンデン レイ
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) 水5-8:工117
授業の方法 講義 授業の方法
【詳細情報】
 
講義中心、演習中心 
単位 2.0 週時間   使用言語 B : 日本語・英語
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) 02 : 情報科学
対象学生 2年次生 後期 4ターム
授業のキーワード カテゴリカルデータ分析、一般化線形モデル、R、RMarkdown 
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
統計的知識を習得し応用する 
到達度評価
の評価項目
情報科学プログラム
(総合的な力)
・D3. 複合的に絡み合う社会的ニーズや課題を俯瞰し,データに基づいた定量的かつ論理的な思考と多角的視野と高度な情報分析能力で課題を解決する能力 
授業の目標・概要等 カテゴリカルデータ分析法とR,Rmarkdownを用いて学ぶ 
授業計画 第1回:ガイダンス、Rstudio cloud
第2回:基礎知識の確認
第3回:分割表の分析(理論)
第4回:分割表の分析 (演習)
第5回:一般化線形モデル(理論)
第6回:一般化線形モデル (演習)
第7回:ロジスティック回帰分析 (理論)
第8回:ロジスティック回帰分析 (演習)
第9回:多重ロジスティック回帰
第10回:ロジスティック回帰分析の構築と応用(理論)
第11回:ロジスティック回帰分析の構築と応用(演習)
第12回:マルチカテゴリーロジットモデル
第13回:対応のあるペア分析・周辺モデルと個別モデル
第14回:一般化線形混合モデル
第15回:分割表と係数データへの対数線形モデル

毎回課題を出すので、それを提出することによって出席確認を行う。 
教科書・参考書等 参考書 (初回に説明するので購入する必要なし)
An Introduction to Categorical Data Analysis 3rd ed.著Alan Agresti 
授業で使用する
メディア・機器等
 
【詳細情報】 PC(授業中に演習を含む) 
授業で取り入れる
学習手法
 
予習・復習への
アドバイス
参考書を適宜予習・復習に用いる。 
履修上の注意
受講条件等
 
成績評価の基準等 授業への貢献度(5%)、演習問題(30%)、期末レポート(65%)の3要素により評価する。また、出席が所定の回数に満たないものには単位を与えない。 
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 本講義では様々なカテゴリカルデータ分析手法とRmarkdownを用いた実データ解析を行う 
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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