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最終更新日：2024年10月18日

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統計データ解析Ⅱ

データサイエンス入門
統計データ解析Ⅱでは，統計ソフトウェアRの説明の後，高次元大規模データに潜む相関構造を発見し計量する多変量解析，および時系列データの基本的な解析法を学ぶ．統計手法の運用とデータハンドリングを実習することに加え，微分積分学，線型代数学等の前期課程数学と連携し，数理科学的側面を意識しながら，実験を介して統計手法の合理性と体系を感得する．
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時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
30377
CAS-GC1F1aL1
統計データ解析Ⅱ
小池　祐太
S1 S2
火曜2限
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講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
不可
開講所属
教養学部（前期課程）
30805
CAS-GC1F1aL1
統計データ解析Ⅱ
小池　祐太
S1 S2
水曜5限
マイリストに追加
マイリストから削除
講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
不可
開講所属
教養学部（前期課程）
授業計画
1. 統計ソフトウェアR 統計計算用ソフトウエアRに関して，本講義に必要となる基本的な使い方を学ぶ． 2. 多変量分布のシミュレーション 確率分布の概念を，シミュレーションを援用して学習する． 3. 重回帰分析 回帰分析は変量を別の変量で説明する方法である．モデルと推測法を学び，データ解析を行う． 4. 主成分分析 多変量データのばらつきを説明できる少数の変量を見出す方法を扱う． 5. 判別分析 複数あるグループにデータを分類する線型判別分析について学ぶ． 6. その他の多変量解析法 多変量解析には様々な方法があり，時間の余裕があれば紹介する． 7. 時系列解析入門 時間と共にランダムに変化する量を扱う時系列解析への入門である．
授業の方法
はじめの数回で統計科学で標準的なソフトウェアであるRの使い方を解説し，それを用いたデータ解析実習を行う．駒場情報教育棟の端末を用いて実習を行う予定である．
成績評価方法
レポートによる．
履修上の注意
初回はオンラインで授業を実施するため，講義開始前にRとRStudio(フリー)を自身のPCにインストールしておくこと．インストール方法は，https://elf-c.he.u-/***** tokyo.ac.jp/***** で動画で解説している．また，対面となる第2回以降も，駒場情報教育棟の端末ではなく，持参したノートPCを使って受講してもよい．ただし，インターネットへの無線接続は不安定となる可能性があるため，講義資料は事前にダウンロードしておくことを推奨する．
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