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年度	2025年度	開講部局	情報科学部
講義コード	KA217001	科目区分	専門教育科目
授業科目名	ノンパラメトリック解析
授業科目名 （フリガナ）	ノンパラメトリックカイセキ
英文授業科目名	Nonparametric analysis
担当教員名	柳原　宏和
担当教員名 (フリガナ)	ヤナギハラ　ヒロカズ
開講キャンパス	東広島	開設期	3年次生   後期   集中
曜日・時限・講義室	(集) 集中
授業の方法	講義	授業の方法 【詳細情報】	対面
			講義と演習
単位	2.0	週時間		使用言語	J : 日本語
学習の段階	3 : 中級レベル
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	情報科学部３年次生
授業のキーワード
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 （学部生対象科目のみ）
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）	計算機科学プログラム （能力・技能） ・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術． データ科学プログラム （知識・理解） ・D1. 統計とデータ解析の理論体系を理解し，ビッグデータの質的／量的情報を的確かつ効率的に分析するための知識と能力． （能力・技能） ・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術． 知能科学プログラム （能力・技能） ・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術．
授業の目標・概要等	ノンパラメトリック解析を理解し，使えるようになること
授業計画	第1回：多項式回帰 第2回：多項式回帰の次数最適化 第3回：R入門 第4回：多項式回帰の演習 第5回：局所回帰による平滑化 第6回：局所回帰とハット行列 第7回：スプライン関数 第8回：罰則付きスプライン回帰 第9回：罰則付きスプライン回帰とハット行列 第10回：変化係数モデルと地理的加重回帰 第11回：ハイパーパラメータ選択のためのCVとGCV 第12回：ハイパーパラメータ選択のためのAICとAICc 第13回：局所回帰の演習 第14回：罰則付きスプライン回帰の演習 第15回：地理的加重回帰の演習
教科書・参考書等	特に指定しない
授業で使用する メディア・機器等	配付資料, Microsoft Teams, moodle
	【詳細情報】	演習では必携PCを用いる。
授業で取り入れる 学習手法	小テスト／ クイズ形式
予習・復習への アドバイス	担当教員に質問するなどして，分からないところは早めに解決すると良い。
履修上の注意 受講条件等
成績評価の基準等	毎回のレポート
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
その他	演習ではRを用いるので，講義までにダウンロードしておくこと(RでもR studio でも可). ただし，特に計算さえできればR以外を使っても構わない． R以外を使用する場合，プログラミング言語に関する質問は受け付けないので注意すること．
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。