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最終更新日:2024年4月1日

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数理科学続論J

統計データ解析Ⅱ
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。
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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
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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
開講所属
理学部
授業計画
1. 統計ソフトウエアR 2. 多変量分布のシミュレーション 3. 重回帰分析 4. 主成分分析 5. 判別分析 6. その他の多変量解析法 7. 時系列解析入門
授業の方法
はじめに統計ソフトウエア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。
成績評価方法
レポートによる。
教科書
講義資料を電子的に配布する。
参考書
授業中に指示をする。/Will specify at class time
履修上の注意
線型代数学を履修していることが望ましい。受講希望者が多数の場合には,学年等を考慮し、選抜を実施する。 演習に際しノートPCを各自で用意し,講義に持参すること.R言語(RおよびRStudio)は事前にインストールしておくことが望ましいが,インストール方法については初回講義でも紹介する。