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授業科目名
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データサイエンス及び演習
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時間割番号
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L40027
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担当教員名
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下川 敏雄
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開講学期・曜日・時限
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後期・木・III
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単位数
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2
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＜対象学生＞
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地域社会システム学科・環境科学科2年生
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＜授業の目的および概要＞
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環境工学，計量社会学，計量経済学だけでなく，医学・生物学といった幅広い分野で統計科学は重要である．アンケート調査などを中心に，これらの分野では，単一変量(一つの項目・特性値)のみを分析するだけでなく，多変量データ(複数の項目・特性値)を分析することが多い．<BR> ここでは，多変量データの分析方法，すなわち，多変量解析法についての基礎について学ぶ．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．
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＜到達目標＞
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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．講義は，多変量解析<BR>１手法につき１回回づつの講義・演習を行う．演習では，SPSSを用いる．なお，講義<BR>パートのときにPCを利用することは厳禁とし，減点対象とする．
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＜授業の方法＞
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講義と演習を交互に行う．なお，演習に用いる統計ソフトウェアは，受講者に応じて決定する．
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＜成績評価の方法＞
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| No | 評価項目 | 割合 | 評価の観点 |
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| 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． |
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＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
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データサイエンスおよび演習は，統計学が「使える」ことを意図します．そのため，演習レポートを最重要視します．講義・演習を含めて私語は厳禁とします．とくに，講義中の私語につきましては，それなりの処置を行います．
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＜テキスト＞
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- 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
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＜参考書＞
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- 村瀬洋一, 高田 洋, 廣瀬毅士, SPSSによる多変量解析, オーム社, ISBN:4274066266
- 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, ナカニシヤ出版, ISBN:4779500575
- Brian Everitt, Torsten Hothorn, An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R, Springer, ISBN:1441996494
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＜授業計画の概要＞
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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
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