山梨大学電子シラバス>検索結果一覧>授業データ



授業科目名 データサイエンス及び演習
時間割番号 LSS240
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>
J過年度生
<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地理情報システムを用いた作図,分析方法を習得する.
<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>
講義とともに、データを加工・処理する演習を行う。
<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>
  1. 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>
  1. 特になし。
<授業計画の概要>
第1回:イントロダクション
第2回:地理情報システムの基礎(1)
第3回:地理情報システムの基礎(2)
第4回:地理情報システムの基礎(3)
第5回:空間分析(1)
第6回:空間分析(2)
第7回:空間分析(3)
第8回:統計学のおさらい
第9回:重回帰分析(1)
第10回:重回帰分析(2)
第11回:分散分析
第12回:クラスター分析
第13回:総合課題(1)
第14回:総合課題(2)
第15回:総合課題(3)