講義内容詳細：多変量解析Ⅰ

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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Ⅰ
英文科目名/Course Title (English)	Multivariate Statistical Analysis I
学期/Semester	後期	単位/Credits	2
教員名/Instructor (Japanese)	小野田崇
英文氏名/Instructor (English)	ONODA Takashi

講義概要/Course description

近年，多変量解析は，文系・理工系を問わず様々な研究教育領域で活用されている。これは，利便性の高いコンピュータソフトが開発・提供されたことと，現在では量的なデータ解析だけでなく質的なデータ解析が可能になったことが主因である。
　本講義では，多変量解析を十分に理解しその魅力を体感するための，理論と実際に焦点をあて，多変量解析の要諦をなし，世の中で広く活用されている相関分析，回帰分析，判別分析の基礎を学ぶ。特に，本講義では多変量解析の基礎に重点を置くものの演習時間を設けて，相関分析，回帰分析，判別分析の適用イメージを学び，多変量解析用のコンピュータソフトでどんな計算がされているかを学ぶ。
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.
対面講義を基本とするが，場合によってはCoursePower，Webexを用いたオンライン講義を行う。

達成目標/Course objectives

本講義の主テーマである“多変量解析”の魅力を体得するために，計算演習，レポート課題の提出を実施する。そして多変量解析の魅力に対する総合理解度は期末試験で確認する。

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)

意欲・関心・態度
Motivation, interest, and attitude
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

履修条件（事前に履修しておくことが望ましい科目など）/Prerequisite

確率・統計Ⅰの履修が必要。

授業計画/Lecture plan

授業計画/Class	オリエンテーション，身近な多変量解析事例の紹介【対面授業】

授業計画/Class	多変量解析（1）多変量分布【対面授業】

授業計画/Class	多変量解析（2）標本【対面授業】

授業計画/Class	多変量解析（3）相関分析の理論Ⅰ：相関係数【対面授業】

授業計画/Class	多変量解析（4）相関分析の理論Ⅱ：重相関係数【対面授業】

授業計画/Class	多変量解析（5）回帰分析の理論Ⅰ：単回帰分析【対面授業】

授業計画/Class	多変量解析（6）回帰分析の理論Ⅱ：単回帰分析演習【対面授業】

授業計画/Class	多変量解析（7）回帰分析の理論Ⅲ：重回帰分析【対面授業】

授業計画/Class	多変量解析（8）回帰分析の理論Ⅳ：検定，重回帰分析の問題点【対面授業】

授業計画/Class	多変量解析（9）判別分析の理論Ⅰ：2群の判別分析【対面授業】

授業計画/Class	多変量解析（10）判別分析の理論Ⅱ：3群以上の判別分析【対面授業】

授業計画/Class	多変量解析（11）判別分析の理論Ⅲ：フィシャーの線形判別分析【対面授業】

授業計画/Class	多変量解析（12）ロジスティック回帰【対面授業】

授業計画/Class	多変量解析（13）総合演習【対面授業】

授業計画/Class	多変量解析（14）まとめ【対面授業】

事前学習/Preparation	事前に講義資料を読んでおく．
事後学習/Reviewing	宿題の実施と講義資料を再読により，理解を深める．

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 補足事項/Supplementary notesオリジナルテキストの活用，パワーポイントの使用，計算演習を組み合わせた授業形式。適宜，レポート課題を組み入れる。Webexを用いたオンライン講義を実施する。
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

100%

期末試験（または期末レポート）（5０％），課題演習（4０％），特別課題(講義内)（1０％）

参考書/Reference books

	コメント Comments
1	Neil H. Timm, Applied Multivariate Analysis,Springer

キーワード/Keywords

多変量解析