授業科目名				担当教員
環境データ解析特論				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
328425	2	(未登録)	1	前期	木	V
［概要と目標］
統計科学は，環境科学，経営学，経済学および医学・生物学といった多くの場面で応用される，必須のツールである．そのなかでも，様々なデータに内在する構造(モデル)を摘出するための複雑な統計的接近法，多変量解析手法およびデータ・マイニング手法は，統統計的データ解析環境Rの普及により，幅広く適用されている．ただし，これらの手法の内容を理解せずに用いることは，誤った結果を導く怖れがある．<BR>　本講義では，統計的データ解析環境Rによる，実際のデータ解析を通して，多変量データに対する諸種の統計的方法を理解する．
[到達目標]
統計的データ解析の過程を理解し，統計的データ解析環境Rにより処理できることを目標とする．
［必要知識・準備］
統計学の基礎と線形代数および微分の基本的な知識が必要になります．
［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  90  % 報告内容，報告資料および議論の内容により評価します．  2 受講態度  10  % 2/3以上の出席が望まれます．
［教科書］
金 明哲, Rによるデータサイエンス - データ解析の基礎から最新手法まで, 森北出版, ISBN:4627096011
［参考書］
B.エヴェリット, RとS-PLUSによる多変量解析, シュプリンガー・ジャパン株式会社, ISBN:4431713123 青木繁伸, Rによる統計解析, オーム社, ISBN:4274067572 Brian S. Everitt, Torsten Hothorn, A Handbook of Statistical Analyses Using R 2nd Edition, Chapman and Hall, ISBN:1420079336
［講義項目］
第1回：Rの基礎 〜データの入力から結果の保存まで〜<BR>第2回：Rによるデータ解析基礎 〜統計的検定の実行 〜<BR>第3回：分散分析の概要<BR>第4回：Rによる分散分析の実行<BR>第5回：重回帰分析の概要<BR>第6回：Rによる重回帰分析の実行<BR>第7回：樹木構造接近法の概要<BR>第8回：Rによる樹木構造接近法の実行<BR>第9回：中間公表 〜回帰モデルによるデータ解析の実施〜<BR>第10回：一般化線形モデルの概要<BR>第11回：Rによる一般化線形モデルの実行<BR>第12回：アソシエーションルールの概要<BR>第13回：Rによるアソシエーションルールの実行<BR>第14回：モデルに基づくクラスター分析の概要<BR>第15回：RによるModel based Clusteringの実行