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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，統計的推測の復習から多変量データの分析方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R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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基礎統計学、基礎統計学演習の履修が望ましい．数理的知識は，強く望まないが．e-learning教材を必ず見る必要がある．<BR><BR>なお，e-learning内のPPTおよび解説資料は，インターネット内にて配布し，授業内では課題が書かれた用紙しか配布しないので，事前に印刷物を準備することとする．
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＜授業の方法＞
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講義前にe-learning教材を聴講し，講義時間内には演習を行う反転授業の形式をとる．そのため，事前の予習が必要である．演習内では統計ソフトウェアRを利用する．このそふとは，フリーソフトウェアなので，自宅にパソコンがあれば自宅学習も可能であり，また，現在の統計学におけるデファクトスタンダードである．
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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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(未登録)
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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、Rの基礎I<BR>第２回：Rの基礎II<BR>第３回：統計的推測のRでの計算法I(t検定、母比率の差の検定、カイ２乗検定)<BR>第４回：統計的推測のRでの計算法II(ノンパラメトリック検定)<BR>第５回：確認テスト<BR>第６回：外的基準がある場合の統計的データ解析I：回帰分析<BR>第７回：外的基準がある場合の統計的データ解析II：判別分析<BR>第８回：外的基準がある場合の統計的データ解析III：ロジスティック回帰分析<BR>第９回：外的基準がある場合の統計的データ解析IV：Poisson回帰分析<BR>第10回：外的基準がある場合の統計的データ解析IV：回帰樹木、分類樹木<BR>第11回：外的基準がない場合の統計的データ解析I：主成分分析<BR>第12回：外的基準がない場合の統計的データ解析II：因子分析<BR>第13回：外的基準がない場合の統計的データ解析III：多次元尺度法<BR>第14回：外的基準がない場合の統計的データ解析IV：クラスター分析<BR>第15回：総合演習
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