授業科目名				担当教員
応用統計学及び演習I				北村　眞一／下川　敏雄
時間割番号	単位数	コース	履修年次	期別	曜日	時限
256531	2	J過年度生	2	前期	月	I
［概要］
自然現象や社会現象の解明，調査・実験結果の分析・評価，仮説の検証，薬剤や政策などの効果と評価，実験の方法，社会調査の統計解析，工場での品質管理，データマイニングなど広く社会や論文作成に用いられるのが，分散分析，実験計画法，多変量解析など応用統計学の手法です．<BR>　本講義では，多変量解析の基礎的事項（共分散行列，相関行列）に関する基礎数学，代表的手法（重回帰分析，主成分分析，数量化理論,）を取り上げて数学的な理論の解説を行い，概念的な解説を行います．またコンピュータを利用した演習により理解を深めます．またデータマイニングなどの事例を紹介し，実用的理解を深めます．
［具体的な達成目標］
重回帰分析と主成分分析・因子分析の基本的な概念の理解を目指します．<BR>　実際の応用のために，コンピュータ・プログラム・パッケージ（SPSS）を使用できるレベルを目指します．
［必要知識・準備］
学習にあたっては線形代数学（ベクトル，行列，逆行列，固有値，二次形式などの演算）、微分積分学（微分，積分），統計学（確率，種々の分布，推定・検定など）の基礎知識を理解している必要があります．<BR>　また，科学的な思考として，仮説の設定と検証の考え方，計量・非計量データの特性や分析手法の可能性と限界に関する知識に対して，興味を持って学ぼうとする意欲と実践が必要となります．
［評価方法・評価基準］
No 評価項目 割合 評価の観点 1 小テスト／レポート課題  100  % 演習とレポート：理論と実践の修得度により評価する．（今期は特殊）
［教科書］
(未登録)
［参考書］
足立浩平, 多変量データ解析法−心理・教育・社会系のための入門−, 朝倉書店, ISBN:4254121342 柳井晴夫, 複雑さに挑む科学，多変量解析入門, 講談社, ISBN:4061178970
［講義項目］
１．講義概要，多変量解析基礎，<BR>２．多変量解析データの記述：多変量正規分布<BR>３．単回帰および重回帰分析：理論と解法１，<BR>４．単回帰および重回帰分析：理論と解法２<BR>５．単回帰および重回帰分析：理論と解法３<BR>６．単回帰および重回帰分析：演習<BR>７．主成分分析：理論と解法１<BR>８．主成分分析：理論と解法２<BR>９．主成分分析：理論と解法３<BR>10．主成分分析：演習<BR>11．因子分析：理論と解法１<BR>12．因子分析：理論と解法２<BR>13．因子分析：演習<BR>14．多変量解析の実際<BR>15．総合解説<BR>※講義と演習のなかでレポート課題を出題します．<BR>※進捗状況により講義や演習のスケジュールが変わることがあります．
［教育方法］
講義と演習を配付資料，黒板とパワーポイントを使用して実施します．演習はコンピュータ室を使用することがあります．<BR>※しかしながら今期は過年度生向けの科目なので，少人数の受講が予測されます．そのため，ゼミ室での実施や講義方法を変更することになる場合があります．
［JABEEプログラムの学習・教育目標との対応］
(未登録)
［その他］
講義中や中間試験では軽い計算を行う場合があります．そのために電卓の準備が望まれます．<BR>（注意事項）<BR>　多変量解析は難しい内容です．履修に当たっては，基礎数学や基礎統計学をしっかり学ぶ，また何度も学び直す気持ちが必要です．<BR>　レポート課題や演習などのアナウンスが講義の時あるいはCNSで連絡することがありますので注意してください．
[学生による授業評価アンケートに関する記述]
学生さんの評価は良くありません．数学などは，非常に難しいためなるべくわかりやすく講義するように努めますが，基礎的な数学を理解していない状況で講義を受講しても理解できないと思われます．