授業科目名				担当教員
環境データ分析特論				西田　　継／原本　英司／中村　高志／遠山　忠
時間割番号	単位数	コース	履修年次	期別	曜日	時限
PTM706	2	(未登録)	1	前期	金	I
［概要と目標］
[Advanced Environmental Data Analysis] The purpose of this class is to understand the basics of environmental statistics which is essential in environmental science researches. This class contains a variety of topics, such as basic statistics, probability distribution, analysis of variance, regression analysis, and multivariate analysis. Japanese and oversea students study together through group work. English is potentially used. 環境科学研究を行う上で必要となる統計解析技術を理解し、活用できるようになることを目指す。具体的には、1）手計算を通しての基本統計量の定義の理解、2）実際の水質データを用いた確率分布と分散分析、3）単回帰分析や重回帰分析によるデータの相関性の解析、4）多変量解析を通したデータの説明方法について、講義とグループワーク形式の実習で学ぶことにより、環境指標を的確に活用するための基礎理論と技術を習得する。多国籍の受講者を対象とするため、英語の使用を前提とする。
[到達目標]
- To be able to explain theoretically about the results of statistical analysis for environmental datasets using appropriate statistical method(s). ・基本統計量や確率分布、分散分析、回帰分析、多変量解析等の統計手法の特徴を理解し、適切な統計手法を用いて環境データを解析し、論理的に説明することができる。
［必要知識・準備］
Basic knowledge on statistics and water quality is desirable. 統計学と水質学の基礎知識を有していることが望ましい。
［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  50  % 論理的に記述、考察できているか / Quiz and assignments  2 受講態度  25  % グループワークに積極的に参加したか / Attitude in the class  3 発表／表現等  25  % 分かりやすい発表ができたか / Presentation and discussion
［教科書］
特に指定しない / Nothing special
［参考書］
特に指定しない / Nothing special
［講義項目］
1. Introduction (Nishida, Haramoto, Toyama, Nakamura) 2. Basic statistics: arithmetic/geometric mean, variance, and standard deviation (Haramoto) 3. Basic statistics: moving average and correlation coefficient (Haramoto) 4. Basic statistics: Spearman''s rank correlation coefficient (Haramoto) 5. Basic statistics: practice (Haramoto) 6. Probability distribution and analysis of variance: probability distribution and Monte Carlo simulation (Nishida) 7. Probability distribution and analysis of variance: t-test and analysis of variance (Nishida) 8. Probability distribution and analysis of variance: practice (Nishida) 9. Regression analysis: simple regression analysis, least-squares method, correlation coefficient, and coefficient of determination (Nakamura) 10. Regression analysis: multiple regression analysis (Nakamura) 11. Regression analysis: practice (Nakamura) 12. Multivariate analysis: cluster analysis (Toyama) 13. Multivariate analysis: multivariate analysis and ：principal component analysis (Toyama) 14. Multivariate analysis: practice (Toyama) 15. Summary of the class (Nishida, Haramoto, Toyama, Nakamura) 第1回　イントロダクション（西田、原本、遠山、中村） 第2回　基本統計量：算術・幾何平均、分散、標準偏差（原本） 第3回　基本統計量：移動平均、相関係数（原本） 第4回　基本統計量：スピアマンの順位相関係数（原本） 第5回　基本統計量：総合演習（原本） 第6回　確率分布・分散分析：確率分布、モンテカルロシミュレーション（西田） 第7回　確率分布・分散分析：t検定、分散分析（西田） 第8回　確率分布・分散分析：総合演習（西田） 第9回　回帰分析：単回帰、最小二乗法、相関係数、決定係数（中村） 第10回　回帰分析：重回帰分析（中村） 第11回　回帰分析：総合演習（中村） 第12回　多変量解析：クラスター分析（遠山） 第13回　多変量解析：主成分分析（遠山） 第14回　多変量解析：総合演習（遠山） 第15回　まとめ（西田、原本、遠山、中村）