授業科目名				担当教員
応用統計学及び演習				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
266222	2	J	3	後期	水	II
［概要］
自然科学および社会科学において、得られたデータを定量的に分析することは重要な手段の一つである。<BR>本講義では、データサイエンスの理念から多変量解析などの手法について学習する。さらに、統計解析ソフトウェアSPSSを通して、これらの方法の利用について学ぶ。
［具体的な達成目標］
本講義では、多変量解析手法についての理解を深め、そして、統計ソフトウェアSPSSを用いて、実際のデータ解析に適用できるだけのスキルを身に着ける。 さらに、アンケート調査分析を通して、データの見方、分析の方法、そして考察の仕方までの一連の過程についての方法を身に着ける。
［必要知識・準備］
線形代数の基礎知識および基礎統計学、基礎統計学演習の履修が望ましい。
［評価方法・評価基準］
No 評価項目 割合 評価の観点 1 試験：期末期  10  % 理解度を確認するための質問形式の試験を行う．  2 試験：中間期  10  % 理解度を確認するための質問形式の試験を行う．  3 小テスト／レポート  70  % 演習後にレポート課題を提示する．  4 受講態度  10  % 私語は厳禁とする．
［教科書］
石村 貞夫・加藤 千恵子・劉 晨・石村 友二郎, 多変量解析によるデータマイニング, 共立出版, ISBN:4320019180
［参考書］
村瀬洋一, 高田 洋, 廣瀬毅士(編集), SPSSによる多変量解析, オーム社, ISBN:4274066266 石村貞夫, 石村友二郎, SPSSでやさしく学ぶ多変量解析, 東京図書, ISBN:4489020848 内田 治, すぐわかるSPSSによるアンケートの多変量解析, 東京図書, ISBN:4489020112
［講義項目］
第１回 -イントロダクション<BR>第２回 -相関分析・重回帰分析(講義)<BR>第３回 -相関分析・重回帰分析(演習)<BR>第４回 -判別分析(講義)<BR>第５回 -判別分析(演習)<BR>第６回 -中間講評 -外的基準がある場合の多変量解析<BR>第７回 -主成分分析(講義)<BR>第８回 -主成分分析(演習)<BR>第９回 -コンジョイント分析(講義)<BR>第10回 -コンジョイント分析(演習)<BR>第11回 -クラスター分析(講義)<BR>第12回 -クラスター分析(演習)<BR>第13回 -対応分析(コレスポンデンス分析)(講義)<BR>第14回 -対応分析(コレスポンデンス分析)(演習)<BR>第15回 -最終講評 -外的基準がある場合の多変量解析
［教育方法］
講義と演習を交互に行う。<BR>配付資料。パワーポイント、白板等を使用します。<BR>演習はコンピュータ室を使用します。
［JABEEプログラムの学習・教育目標との対応］
(未登録)
［その他］
(未登録)