授業科目名	データサイエンス及び演習
時間割番号	L40027
担当教員名	平井　寛
開講学期・曜日・時限	後期・木・III	単位数	2
＜対象学生＞
地域社会システム学科・環境科学科2年生
＜授業の目的および概要＞
自然あるいは社会現象は、複数のさまざまな要因がからまりあって生起する。本講義では基礎統計学、基礎統計学演習で修得した知識を土台として、複数の要因の影響を考慮できる多変量解析について学習する。また、マーケティングや地域診断の際に有用な空間情報に関する知識も合わせて学ぶ。
＜到達目標＞
多変量解析や空間分析を正しく実行できるようになること、多変量解析や空間分析を用いた論文を正しく解釈できることを目標とする。
＜授業の方法＞
講義を中心に進めるが、問題演習やディスカッションも行う。
＜成績評価の方法＞
No 評価項目 割合 評価の観点 1 小テスト／レポート  100  % 各回の理解度を評価する
＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
基礎統計学、基礎統計学演習を履修していることが望ましい。
＜テキスト＞
特に指定しない。必要に応じてプリントを配布します。
＜参考書＞
特になし。
＜授業計画の概要＞
第１回：統計学のおさらい<BR>第２回：社会における研究課題と統計分析の適用<BR>第３回：重回帰分析（１）<BR>第４回：重回帰分析（２）<BR>第５回：分散分析（１）<BR>第６回：分散分析（２）<BR>第７回：ロジスティック回帰分析（１）<BR>第８回：ロジスティック回帰分析（２）<BR>第９回：主成分分析（１）<BR>第１０回：主成分分析（２）<BR>第１１回：クラスター分析（１）<BR>第１２回：クラスター分析（２）<BR>第１３回：空間分析モデル<BR>第１４回：近接性（１）<BR>第１５回：近接性（２）