講義内容詳細：多変量解析Ⅱ

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学部・研究科のディプロマポリシー/
Undergraduate and Graduate Diploma Policy 科目ナンバリングについて/
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年度/Academic Year	2023
授業科目名/Course Title (Japanese)	多変量解析Ⅱ
英文科目名/Course Title (English)	Multivariate Statistical Analysis II
学期/Semester	後期	単位/Credits	2
教員名/Instructor (Japanese)	大内紀知/高橋直己
英文氏名/Instructor (English)	OUCHI Noritomo/TAKAHASHI Naoki

講義概要/Course description

CoursePowerとWebexを使用したオンライン授業を実施する。
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。

学部・研究科のディプロマポリシー（卒業認定・学位授与の方針）に基づき、当該科目を履修することで身につく能力 / Abilities to be acquired by completing the course in accordance with the faculty and graduate school diploma policy (graduation certification and degree conferral)

学部・研究科のディプロマポリシー（卒業認定・学位授与の方針）/ Undergraduate and Graduate Diploma Policy (Graduation Certification and Degree Conferral)

知識・技能
Knowledge and skills
思考力・判断力・表現力
Ability to think and judge, and power of expression
意欲・関心・態度
Motivation, interest, and attitude

授業計画/Lecture plan

授業計画/Class	オンライン授業（オンデマンド型での実施）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

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

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

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

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

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

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

授業計画/Class	中間試験
事前学習/Preparation	第1回から第7回までの範囲を復習しておくこと
事後学習/Reviewing	中間試験の範囲を復習すること

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

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

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

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章第1節と第2節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

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

授業計画/Class	第8回から第12回までのまとめ
事前学習/Preparation	第8回から第12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

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	これまでの内容を復習すること

授業方法/Method of instruction

区分/Type of Class	対面授業 / Classes in-person
実施形態/Class Method	通常型 / regular
活用される授業方法/Teaching methods used	プレゼンテーション presentation PBL（課題解決型学習） project-based learning 反転授業（知識習得の要素を教室外に済ませ、知識確認等の要素を教室で行う授業形態） reverse teaching(a class style where students educate themselves out of class beforehand, and use the class period to confirm the knowledge one has gained.) ディスカッション、ディベート discussion / debate グループワーク group work 実習、フィールドワーク field work 上記に該当しない none of the above

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

課題もしくは宿題のいずれかが提出していない講義の回が4回以上ある学生は、成績評価の対象とならない。
この科目は全ての回を大内・高橋で分担して行う。