実験計画法（実験計画法１）のシラバス情報
| 科目名称 Course title(Japanese) |
実験計画法 | 科目番号 Course number |
14MAPTS308 | |
|---|---|---|---|---|
| 科目名称（英語） Course title(English) |
Experimental Design | |||
| 授業名称 Class name |
実験計画法（実験計画法１） | |||
| 教員名 | 村上 秀俊 |
|---|---|
| Instructor | Hidetoshi Murakami |
| 開講年度学期 | 2022年度 前期 |
|---|---|
| Year/Semester | 1st Semester |
| 曜日時限 | 木曜2限 |
|---|---|
| Class hours | Thu. 2nd pd. |
| 開講学科 Department |
理学部第一部 応用数学科 Department of Applied Mathematics |
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| 外国語のみの科目 （使用言語） Course in only foreign languages (languages) |
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| 単位 Course credit |
2.0 | 授業の主な実施形態 Main class format |
対面授業/On-site class |
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| 概要 Descriptions |
企業等における品質管理や顧客満足度などで重要な役割を果たしている分散分析法を中心に学ぶ。また, 統計ソフトを用いてデータ分析を行なう。一元配置分散分析 (完全無作為化法, 乱塊法, ラテン方格法), 二元配置分散分析 (完全無作為化法, 乱塊法), 直交表, 田口メソッドを中心に講義する。 |
|---|---|
| 目的 Objectives |
データの分析結果から正しい結論を導くために, 適切な実験計画の立案と最適な手法を用いる必要がある。データ分析の基本的手法を学ぶことで, 実験計画の立案と最適な手法を適切に用いる必要性を理解する。また, データ分析の理論を学習することで, 統計学の重要な分野の一つである「実験計画法」の理解を深める。 本学科のカリキュラム・ポリシーに定める「応用数学の中の３つの学問領域を基盤とする最先端の多様な専門教育を行う」ための科目です。 本学科のディプロマ・ポリシーに定める「数学を中心とする基礎知識を習得する」こと、および、３つの学問領域を体系的に理解できる能力を養うことを実現するための科目です。 |
| 到達目標 Outcomes |
データ分析に不可欠な点推定, 信頼区間, 統計的仮説検定（分散分析法）を理解し, データを分析するためのプログラムが書けるようになることを目標とする。また, データ分析を行なうための統計手法の基礎を学習しながら, 分析手法の統計理論を理解することを目標とする。 |
| 履修上の注意 Course notes prerequisites |
数理統計学および演習の単位を修得済みであることを前提とし, 統計データ分析に興味を持っている学生を想定して講義を行う。また, 講義では各自の持ち込みノートパソコンを使い, 統計ソフトによるデータ分析の課題に取り組む。 |
| アクティブ・ラーニング科目 Teaching type（Active Learning） |
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|---|---|---|---|
| 課題に対する作文 Essay |
- | 小テストの実施 Quiz type test |
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| ディベート・ディスカッション Debate/Discussion |
- | グループワーク Group work |
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| プレゼンテーション Presentation |
- | 反転授業 Flipped classroom |
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| その他（自由記述） Other（Describe） |
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| 準備学習・復習 Preparation and review |
各回の講義内容を十分復習し, 分からないことがあれば講義の初めに質問をすること。 |
|---|---|
| 成績評価方法 Performance grading policy |
レポート課題および中間到達度評価, 達度評価を総合的に評価する。なお, 特別な理由なくレポート課題の提出が良好でない場合(5回以上未提出)は評価対象外 (ハイフン) とする。 |
| 学修成果の評価 Evaluation of academic achievement |
・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている ・A：到達目標を十分に達成している ・B：到達目標を達成している ・C：到達目標を最低限達成している ・D：到達目標を達成していない ・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している ・S：Achieved outcomes, excellent result ・A：Achieved outcomes, good result ・B：Achieved outcomes ・C：Minimally achieved outcomes ・D：Did not achieve outcomes ・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation |
| 教科書 Textbooks/Readings |
・教科書を使用する場合は、MyKiTS(教科書販売サイト)から検索・購入可能ですので以下のURLにアクセスしてください。 https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ ・Search and purchase the necessary textbooks from MyKiTS (textbook sales site) with the link below. https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ |
| 参考書・その他資料 Reference and other materials |
必要に応じて, 適宜指示する。 |
| 授業計画 Class plan |
授業の進度は受講生の理解度などにより前後することがある。また, 統計ソフトを用いたデータ分析を学習する。 第１回：ガイダンス, R のインストール, R の基本使用法について 第２回：実験計画法と統計的考え方および統計ソフトの活用 ・単一因子実験と要因実験 ・一部実施法と直交表 第３回：実験計画法と統計的考え方および統計ソフトの活用 ・実験順序の無作為化と実験場所の管理 ・実験データの分析と統計的方法 第４回：完全無作為化法と仮説検定 ・統計的仮説検定 ・データの構造模型 ・F検定と分散分析 第５回：完全無作為化法と仮説検定 ・最適水準の決定 ・繰り返し数が水準ごとに異なるときの分析 第６回：乱塊法と仮説検定 ・実験のやり方と分析 ・データの構造模型 ・分散分析 第７回：乱塊法と仮説検定 ・信頼区間 ・最適水準の決定 第８回：中間到達度確認及びレポート課題の説明 第９回：ラテン方格法とデータ分析 ・ラテン方格法 ・実験データの分析 第１０回：ラテン方格法とデータ分析 ・グレコ・ラテン方格法分析 ・応用分析 第１１回：異なる実験配置法による分析の比較 ・３つの実験配置法と分析 ・分散分析の精度 ・完全無作為化法と効率の比較 第１２回：２因子要因実験 ・繰り返しを完全無作為化法で入れた場合 第１３回：２因子要因実験 ・繰り返しを乱塊法で入れた場合 第１４回：２因子要因実験 ・繰り返しのない２元配置 第１５回：到達度確認及びレポート課題の説明 |
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| 教職課程 Teacher-training course |
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| 実務経験 Practical experience |
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| 教育用ソフトウェア Educational software |
R および必要に応じて Mathematica |
| 備考 Remarks |
授業の進度は受講生の理解度などにより授業計画は前後することがある。 |
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| 9914709 |
