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授業科目名 データサイエンス特論
時間割番号 GLR551
担当教員名 平井 寛
開講学期・曜日・時限 後期・木・V 単位数 2
<対象学生>
(未登録)
<授業の目的および概要>
多変量解析と空間分析の方法を学ぶ。統計分析ソフトウェアと地理情報システムの利用方法を習得し、応用的な統計分析・空間分析が行えるようになることを目標とする。調査データ、公開データの構造、分析のデザイン(横断・縦断分析,ネストされたデータ等)に適した分析方法の決定方法、データの加工、統計分析と結果の解釈方法を習得する。また、地理情報システムにおけるデータ作成、距離や面積の計算、空間分析の方法を理解する。
<到達目標>
多変量解析・空間分析に関する用語を理解できる。多変量解析・空間分析を用いた研究論文を理解し批判的に読むことができる。基礎的な多変量解析・空間分析を行うことができる。
<授業の方法>
受講者のテーマに沿ったデータを用いて分析を行う.
<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  %分析方法の理解度を評価する 
<受講に際して・学生へのメッセージ>
統計学の基礎的な知識を身につけていることが望ましい。
<テキスト>
  1. 指定しない
<参考書>
  1. 指定しない
<授業計画の概要>
前半では多変量解析に関する講義と実習を行う.後半は地理情報システムを用いた空間分析に関する講義と実習を行う.最後に複合的な課題を通じて習得ができているか確認する.
第1回データの構造
第2回分析デザインと分析方法
第3回交絡因子の調整と欠損値
第4回重回帰分析
第5回ロジスティック回帰分析
第6回Cox比例ハザード回帰分析
第7回公開地理情報データの利用
第8回地理情報データの編集
第9回ジオプロセシング(1)
第10回ジオプロセシング(2)
第11回空間分析(1)
第12回空間分析(2)
第13回総合課題(1)
第14回総合課題(2)
第15回総合課題(3)
<前年度授業に対する改善要望等への対応>
学修の前提としてデータサイエンスについての概論を解説する