課程
横断型教育プログラム
共通授業科目
学部・研究科
学年
学期
時限
曜日
講義使用言語
実務経験のある教員による
授業科目
授業カタログとは 授業カタログとは
JP EN
課程
横断型教育プログラム
共通授業科目
学部・研究科
学年
学期
時限
曜日
講義使用言語
実務経験のある教員による
授業科目
HOME 検索結果
学内のオンライン授業の情報漏洩防止のため,URLやアカウント、教室の記載は削除しております。
最終更新日:2024年10月18日

授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
知能社会情報学講義Ⅲ(統計データ解析Ⅱ)
詳細を見る MIMA Search
ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウエアによるデータ解析実習を通じて習得する。  統計データ解析Ⅱでは、統計ソフトウエア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。 It is said that we are in the era of Big Data. With the recent development of data measurement and storage technologies, it has become essential literacy to properly extract information from large-scale data and utilize it for decision-making. However, the format of data and the corresponding analysis methods have changed remarkably, and it is important to understand the essential principles of statistical science in order to properly use new methods. Students learn basic statistical mathematics as well as specific statistical analysis methods and their application through practical training in data analysis using statistical software. In Statistical Data Analysis II, after explaining the statistical software R, students learn multivariate analysis for finding and weighing correlation structures hidden in high-dimensional large-scale data, and basic analysis methods for time series data. In addition to the practical training in the operation of statistical methods and data handling, students will gain a sense of the rationality and systematics of statistical methods through experiments, while being aware of the mathematical scientific aspects in conjunction with undergraduate mathematics such as differential and integral calculus and linear algebra.
時間割コードを開く
時間割コードを閉じる
時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4895-1003
GIF-CO5703L1
知能社会情報学講義Ⅲ(統計データ解析Ⅱ)
村田 昇
A1 A2
金曜5限
マイリストに追加
マイリストから削除
知能社会情報学講義Ⅱ(統計データ解析Ⅰ)
詳細を見る MIMA Search
ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウエアによるデータ解析実習を通じて習得する。  統計データ解析Iでは、受講者が統計ソフトウエアを用いた実験によって確率的現象に慣れ、統計推測法の意味を理解し、データ解析の方法を実習する。統計ソフトウエアRの使い方を学んだあと、シミュレーションによってランダムネスと極限定理を体験する。後で必要になる確率分布を学び、基本的な記述統計量と標本分布に関する基礎事項を学習する。推測統計における基礎的な推定・検定法、および分散分析、回帰分析の方法を、データ処理を通じて実習する。 It is said that we are in the era of Big Data. With the recent development of data measurement and storage technologies, it has become essential literacy to properly extract information from large-scale data and utilize it for decision-making. However, the format of data and the corresponding analysis methods have changed remarkably, and it is important to understand the essential principles of statistical science in order to properly use new methods. Students learn basic statistical mathematics as well as specific statistical analysis methods and their application through practical training in data analysis using statistical software. In Statistical Data Analysis I, students become familiar with probabilistic phenomena through experiments using statistical software, understand the meaning of statistical inference methods, and practice data analysis methods. After learning how to use the statistical software R, students will experience randomness and limit theorems through simulations. Students will learn about probability distributions, which they will need later, and learn basic descriptive statistics and sample distributions. Students will practice basic estimation and testing methods in inferential statistics, as well as analysis of variance and regression analysis, through data processing.
時間割コードを開く
時間割コードを閉じる
時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4895-1002
GIF-CO5702L1
知能社会情報学講義Ⅱ(統計データ解析Ⅰ)
村田 昇
S1 S2
金曜5限
マイリストに追加
マイリストから削除
統計データ解析Ⅰ
詳細を見る MIMA Search
統計データ解析Iでは,受講者が統計ソフトウエアを用いた実験によって確率的現象に慣れ,統計推測法の意味を理解し,データ解析の方法を実習する.統計ソフトウエアRの使い方を学んだあと,シミュレーションによってランダムネスと極限定理を体験する.後で必要になる確率分布を学び,基本的な記述統計量と標本分布に関する基礎事項を学習する.推測統計における基礎的な推定・検定法,および分散分析,回帰分析の方法を,データ処理を通じて実習する.統計データ解析IはAセメスターに開講し,基礎的な数学を習得した学生は本講義の内容をより深く理解することができる.
時間割コードを開く
時間割コードを閉じる
時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
50993
CAS-GC1F19L1
統計データ解析Ⅰ
鎌谷 研吾
A1 A2
金曜2限
マイリストに追加
マイリストから削除
統計データ解析Ⅰ
詳細を見る MIMA Search
統計データ解析Iでは,受講者が統計ソフトウエアを用いた実験によって確率的現象に慣れ,統計推測法の意味を理解し,データ解析の方法を実習する.統計ソフトウエアRの使い方を学んだあと,シミュレーションによってランダムネスと極限定理を体験する.後で必要になる確率分布を学び,基本的な記述統計量と標本分布に関する基礎事項を学習する.推測統計における基礎的な推定・検定法,および分散分析,回帰分析の方法を,データ処理を通じて実習する.統計データ解析IはAセメスターに開講し,基礎的な数学を習得した学生は本講義の内容をより深く理解することができる.
時間割コードを開く
時間割コードを閉じる
時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
50304
CAS-GC1F19L1
統計データ解析Ⅰ
小池 祐太
A1 A2
火曜2限
マイリストに追加
マイリストから削除
統計データ解析Ⅰ
詳細を見る MIMA Search
統計ソフトウェアを用いた実験によって確率的現象に慣れ、統計推測法の意味を理解し、データ解析の方法を実習する。統計ソフトウエアRの使い方を学んだあと、シミュレ ーションによってランダムネスと極限定理を体験する。いくつかの確率分布を学び、基本的な記述統計量と標本分布に関する基礎事項を学習する。推測統計における基礎的な推定・検定法、分散分析、回帰分析の方法を、データ処理を通じて実習する。基礎的な数学を習得した学生は本講義の内容をより深く理解することができる。
時間割コードを開く
時間割コードを閉じる
時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
50701
CAS-GC1F19L1
統計データ解析Ⅰ
増田 弘毅
A1 A2
水曜5限
マイリストに追加
マイリストから削除
数理科学続論I
詳細を見る MIMA Search
ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウエアによるデータ解析実習を通じて習得する。  統計データ解析Iでは、受講者が統計ソフトウエアを用いた実験によって確率的現象に慣れ、統計推測法の意味を理解し、データ解析の方法を実習する。統計ソフトウエアRの使い方を学んだあと、シミュレーションによってランダムネスと極限定理を体験する。後で必要になる確率分布を学び、基本的な記述統計量と標本分布に関する基礎事項を学習する。推測統計における基礎的な推定・検定法、および分散分析、回帰分析の方法を、データ処理を通じて実習する。 It is said that we are in the era of Big Data. With the recent development of data measurement and storage technologies, it has become essential literacy to properly extract information from large-scale data and utilize it for decision-making. However, the format of data and the corresponding analysis methods have changed remarkably, and it is important to understand the essential principles of statistical science in order to properly use new methods. Students learn basic statistical mathematics as well as specific statistical analysis methods and their application through practical training in data analysis using statistical software. In Statistical Data Analysis I, students become familiar with probabilistic phenomena through experiments using statistical software, understand the meaning of statistical inference methods, and practice data analysis methods. After learning how to use the statistical software R, students will experience randomness and limit theorems through simulations. Students will learn about probability distributions, which they will need later, and learn basic descriptive statistics and sample distributions. Students will practice basic estimation and testing methods in inferential statistics, as well as analysis of variance and regression analysis, through data processing.
時間割コードを開く
時間割コードを閉じる
時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0505194
FSC-MA4795L1
数理科学続論I
村田 昇
S1 S2
金曜5限
マイリストに追加
マイリストから削除
数理科学続論J
詳細を見る MIMA Search
ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウエアによるデータ解析実習を通じて習得する。  統計データ解析Ⅱでは、統計ソフトウエア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。 It is said that we are in the era of Big Data. With the recent development of data measurement and storage technologies, it has become essential literacy to properly extract information from large-scale data and utilize it for decision-making. However, the format of data and the corresponding analysis methods have changed remarkably, and it is important to understand the essential principles of statistical science in order to properly use new methods. Students learn basic statistical mathematics as well as specific statistical analysis methods and their application through practical training in data analysis using statistical software. In Statistical Data Analysis II, after explaining the statistical software R, students learn multivariate analysis for finding and weighing correlation structures hidden in high-dimensional large-scale data, and basic analysis methods for time series data. In addition to the practical training in the operation of statistical methods and data handling, students will gain a sense of the rationality and systematics of statistical methods through experiments, while being aware of the mathematical scientific aspects in conjunction with undergraduate mathematics such as differential and integral calculus and linear algebra.
時間割コードを開く
時間割コードを閉じる
時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0505195
FSC-MA4796L1
数理科学続論J
村田 昇
A1 A2
金曜5限
マイリストに追加
マイリストから削除
総合分析情報学特論XIA
詳細を見る MIMA Search
医療・介護の分野における医薬品情報の重要性について、モノとヒトなど様々な視点から理解を深め、育薬という考え方を身に着ける。
時間割コードを開く
時間割コードを閉じる
時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4917151
GII-AC6311L1
総合分析情報学特論XIA
佐藤 宏樹
A1
木曜2限
マイリストに追加
マイリストから削除
統計データ解析Ⅱ
詳細を見る MIMA Search
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.
時間割コードを開く
時間割コードを閉じる
時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
31123
CAS-GC1F1aL1
統計データ解析Ⅱ
鎌谷 研吾
S1 S2
金曜2限
マイリストに追加
マイリストから削除
統計データ解析Ⅱ
詳細を見る MIMA Search
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.
時間割コードを開く
時間割コードを閉じる
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
マイリストに追加
マイリストから削除
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
1 2 3 4 5

1-10 / 全3142件