32656 多変量解析
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選 |
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秋学期 |
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2 |
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2〜4 |
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木村 美善 |
他の科目との関連 | 統計的方法I、統計的方法IIを履修していることが望ましい |
他学科履修 | 数理情報学部のみ可 |
副題 | |
講義内容 | 主要な多変量統計解析法について講義し、コンピュータを用いてその応用を学ぶ。現実の多くの現象は多変量的であり、それらの現象の構造や規則性についての探索と発見が、多変量解析法を用いることによって可能となることを理解させることが目的である。取り扱う多変量解析法は、主成分分析法、判別分析法、因子分析法、数量化理論、クラスター分析法、多次元尺度解析法などであり、理論の学習と統計パッケージを用いての応用を組み合わせた授業である。 |
講義計画 | 1.多変量解析とは何か 2.回帰分析法1 3.回帰分析法2 4.回帰分析法3 5.主成分分析法 6.判別分析法 7.因子分析法 8.数量化I類 9.数量化II類 10.数量化III類 11.クラスター分析法 12.多次元尺度解析法 |
評価方法 | レポート30%、試験70%の割合で評価する。 |
テキスト | 「多変量解析入門」、永田靖・棟近雅彦 共著、サイエンス社 |
その他 |