講義内容詳細:多変量解析Ⅱ/多変量統計解析Ⅱ及び演習

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年度/Academic Year 2019
授業科目名/Course Title (Japanese) 多変量解析Ⅱ/多変量統計解析Ⅱ及び演習
英文科目名/Course Title (English) Multivariate Statistical Analysis II/Multivariate Statistical Analysis Ⅱ and Exercises
学期/Semester 後期 単位/Credits 2
教員名/Instructor (Japanese) 大内 紀知/原田 拓弥
英文氏名/Instructor (English) OUCHI, Noritomo/HARADA, Takuya

講義概要/Course description
各分析手法の理論と基本的な考え方、計算方法を講義形式で紹介した後に、コンピュータを用いた演習により、各手法を用いた問題発見・問題解決の実践力を身に付ける。統計ソフトはRを使用する。講義で使用する教科書・資料は英語である。ただし、説明は日本語で行う。
Oral explanation will be given in Japanese although handouts will be written in English.
達成目標/Course objectives
多変量解析の代表的な分析手法である主成分分析、因子分析、クラスター分析などの理論を理解するとともに、コンピュータを用いて実際に分析できるようになることを目標とする。
授業計画/Lecture plan
1
授業計画/Class ガイダンス、多変量解析とは
事前学習/Preparation 教科書をダウンロードすること
分析技術入門、確率・統計の復習をすること
事後学習/Reviewing 課題を解き、提出すること
2
授業計画/Class Rの使い方
事前学習/Preparation Rについて調べておくこと
事後学習/Reviewing 課題を解き、提出すること
3
授業計画/Class 行列
事前学習/Preparation 行列の復習をしておくこと
事後学習/Reviewing 課題を解き、提出すること
4
授業計画/Class 平均、分散、標準偏差、共分散、相関
事前学習/Preparation 教科書の第1章を読んでおくこと
事後学習/Reviewing 課題を解き、提出すること
5
授業計画/Class 主成分分析(理論、適用例の紹介、コンピュータを用いた演習)
事前学習/Preparation 教科書の第3章を読んでおくこと
事後学習/Reviewing 課題を解き、提出すること
6
授業計画/Class 主成分分析(コンピュータを用いた演習)
事前学習/Preparation 教科書の第3章を改めて読んでおくこと
事後学習/Reviewing 課題を解き、提出すること
7
授業計画/Class 第1回から第6回までのまとめ
事前学習/Preparation 第1回から第6回までの範囲を復習しておくこと
事後学習/Reviewing 課題を解き、提出すること
8
授業計画/Class 中間試験
事前学習/Preparation 試験範囲の内容を復習をすること
事後学習/Reviewing 試験に出た内容を改めて復習しておくこと
9
授業計画/Class 因子分析(理論、適用例の紹介、コンピュータを用いた演習)
事前学習/Preparation 教科書の第4章を読んでおくこと
事後学習/Reviewing 課題を解き、提出すること
10
授業計画/Class 因子分析(コンピュータを用いた演習)
事前学習/Preparation 教科書の第4章を改めて読んでおくこと
事後学習/Reviewing 課題を解き、提出すること
11
授業計画/Class クラスター分析(凝集型階層的クラスター分析: 理論、適用例の紹介、コンピュータを用いた演習)
事前学習/Preparation 教科書の第6章第1節と第2節を読んでおくこと
事後学習/Reviewing 課題を解き、提出すること
12
授業計画/Class クラスター分析(k平均法: 理論、適用例の紹介、コンピュータを用いた演習)
事前学習/Preparation 教科書の第6章第3節を読んでおくこと
事後学習/Reviewing 課題を解き、提出すること
13
授業計画/Class クラスター分析(コンピュータを用いた演習)
事前学習/Preparation 教科書の第6章を改めて読んでおくこと
事後学習/Reviewing 課題を解き、提出すること
14
授業計画/Class 第9回から第13回までのまとめ
事前学習/Preparation 第9回から第13回の範囲を復習しておくこと
事後学習/Reviewing 課題を解き、提出すること
15
授業計画/Class 総合まとめ
事前学習/Preparation これまでの内容を復習しておくこと
事後学習/Reviewing 定期試験の範囲を復習しておくこと
授業方法/Method of instruction
成績評価方法/Evaluation
1 平常点 In-class Points 30% 講義内の演習課題、宿題など
2 試験 Exam 70% 中間試験(30%)、期末試験(40%)
教科書/Textbooks
 著者名
Author
タイトル
Title
出版社
Publisher
出版年
Published year
1 Alain Zuur, Elena N. Ieno, Erik Meesters A Beginner's Guide to R (Use R!) Springer 2009
2 Brian S. Everitt An R and S-Plus Companion to Multivariate Analysis Springer 2010
その他/Others
欠席回数が4回以上(ガイダンスは除く)の学生は、成績評価の対象とならない