多変量解析のシラバス情報

科目名称
Course title(Japanese)
多変量解析 科目番号
Course number
63MASTS301
科目名称(英語)
Course title(English)
Multivariate Analysis
授業名称
Class name
多変量解析
教員名 田畑 耕治
Instructor Kouji Tahata
開講年度学期 2022年度 前期
Year/Semester 2022 First Semester
曜日時限 木曜1限
Class hours Tuesday 1st Period
開講学科
Department
理工学部情報科学科
外国語のみの科目
(使用言語)
Course in only foreign
languages (languages)
-
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
概要
Descriptions
統計学Iと統計学IIでは主に1変量の統計的手法を学ぶことに対して,多変量解析では互いに従属する一群の変量間の関係を扱う手法について学ぶ.特に,多変量正規分布とその性質,多変量回帰と相関,重回帰分析,判別分析,主成分分析などの数理的な部分を学ぶことにより,理系文系に関係なく種々の職種で必要な数理的基礎と統計的センスを身につける.
目的
Objectives
(1) 本学科のディプロマポリシーにある「情報科学分野に応じた基礎学力と、その上に立つ専門知識」を身に付ける. (2) 多変量の数理統計学を理解し,結果だけでなく数理的な導出を修得する.この科目により1変量の統計手法だけでなく多変量の統計手法を理解し,社会で直面する問題を柔軟に解決するための統計知識を身につける.
到達目標
Outcomes
多変量正規分布とその性質とは何かを理解できるようになる.また,多変量回帰と相関,重回帰分析,判別分析,主成分分析などの数理的基礎を説明できるようになる.
履修上の注意
Course notes prerequisites
統計学Iと統計学II及び線形代数を習得していることが望ましい.
アクティブ・ラーニング科目
Teaching type(Active Learning)
課題に対する作文
Essay
- 小テストの実施
Quiz type test
-
ディベート・ディスカッション
Debate/Discussion
- グループワーク
Group work
-
プレゼンテーション
Presentation
- 反転授業
Flipped classroom
-
その他(自由記述)
Other(Describe)
-
準備学習・復習
Preparation and review
準備学習(目安2時間):授業計画を参照し,参考書等で予習すること.
復習(目安2時間):各回の講義内容を十分復習すること.
成績評価方法
Performance grading
policy
到達度評価を中心にレポート等を加味し総合的に評価する.
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/
 
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https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
参考書・その他資料
Reference and other materials
道家・今田 著: 多変量解析序論 (東海大学出版会)
授業計画
Class plan
第1回:復習
  統計学Iと統計学IIの内容を外観する.
第2回:多変量正規分布1
  多変量分布とその基本的性質について理解する.
第3回:多変量正規分布2
周辺分布について復習する.
第4回:多変量正規分布3
  統計的独立性と変数変換について復習する.
第5回:多変量正規分布4
  平均ベクトルと分散共分散行列.
第6回:多変量正規分布5
正規分布に従う変数の線形結合の分布.
第7回:多変量正規分布6
条件付き分布について理解する.
第8回:回帰と相関1
  単相関係数,偏相関係数について理解する.
第9回:回帰と相関2
  偏相関係数を復習し,重相関係数について理解する.
第10回:パラメータの推定問題
  平均と共分散の最尤推定.
第11回:重回帰分析1
  重回帰モデルの数理を理解する.
第12回:重回帰分析2
  重回帰モデルについて具体例を通じて理解を深める.
第13回:判別分析
  2群判別分析の考え方を理解する.
第14回:主成分分析
  主成分分析の考え方を理解する.
第15回:学習内容の点検と確認
  これまでの理解度を試験により評価する.
教職課程
Teacher-training course
実務経験
Practical experience
-
教育用ソフトウェア
Educational software
-
備考
Remarks
なし
9963419
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