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．