| シラバス | - ［授業の方法］
- 講義・演習
- ［受入人数］
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- ［受講対象］
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- ［授業概要］
- 多くの変量を総合的に扱う解析手法である多変量解析の基礎として、回帰分析、主成分分析、判別分析、クラスター分析を中心に講義する。
- ［目的・目標］
- 基本的な多変量解析の意味や各分析手法の仕組みを理解し、それらの手法を正しく利用し、その結果を適切に解釈する能力の養成を目的とする。
具体的な目標は(a)下記の分析を理解できることと(b)下記の分析を実際の問題へ適切に適用できるようになることである：(1) 回帰分析 (2) 主成分分析 (4) 判別分析 (3) クラスター分析 (5) ツールを利用した分析。
- ［授業計画・授業内容］
- 多変量解析の基礎を理解し、それが利用できるように、下記の予定で講義を行う。概ね各回の講義後に次回までを期限とする演習を課す。演習課題を解くことによって理解を深めると共に、生じた疑問は、質問等によって解消すること。なお、講義資料は、Web上(普遍教育センターの学習管理Webシステム「千葉大学Moodle」)でアクセス可能にする。しっかりと予習・復習をして欲しい。
- 序論、統計解析の基礎1
- 統計解析の基礎2, 統計解析ツール(Excel)
- 統計解析の基礎3, 統計解析ツール(R)
- 単回帰分析(1)
- 単回帰分析(2)
- 重回帰分析(1)
- 重回帰分析(2)
- 統計解析の基礎・回帰分析まとめ
- 主成分分析(1)
- 主成分分析(2)
- 判別分析
- クラスター分析(1)
- クラスター分析(2)
- 多変量解析の応用
- 総まとめ
- ［キーワード］
- 多変量解析、回帰分析、主成分分析、判別分析、クラスター分析
- ［教科書・参考書］
- 教科書:
中村永友著「多次元データ解析法」(共立出版)。
参考書:
荒木 孝治 編著「RとRコマンダーではじめる多変量解析」(日科技連)、東京大学教学部統計学教室編「統計学入門」(東京大学出版会)、
田中豊・脇本和昌「多変量統計解析法」(現代数学社)、
金明哲「Rによるデータサイエンス」(森北出版)、
菅民郎「Excelで学ぶ多変量解析」(オーム社)。
- ［評価方法・基準］
- 中間試験、期末試験による総合試験成績(80%)に演習やレポートなどの平常点(20%)を加味して評価する。総合試験成績は100点満点換算で、60点が本科目の目的・目標の最低限の達成に相当する内容と難易度で出題する。
- ［関連科目］
- 確率と統計〔T1U015001〕
- ［履修要件］
- 共通専門基礎科目 統計学Ｂ１〔G17133207〕 を履修しているか、同等の知識を有すること。
- ［備考］
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