南山大学　シラバス検索用

講義題目
開講キャンパス	サテライトキャンパス
講義内容	現在は情報が氾濫している時代である．そして、これらの情報は複雑に関連しあっていることが多い。このような情報を適切に分析するためには、情報を多次元のデータとしてとらえて分析することが重要である。この講義では、多次元のデータの分析に関する代表的な手法である重回帰分析、判別分析、主成分分析、因子分析、共分散構造分析、正準相関分析を学ぶ。
講義計画	第１〜６回：主成分分析、バイプロット、主座標分析、正準相関分析、対応分析などの次元縮約の方法について、相互の関連を含めて体素的に解説する。第７〜12回：電回帰分析、判別分析、ロジスティック回帰分析、ニューラル・ネットワークなどの量的あるいは質的データの予測扱法について解説し、それぞれの特徴について論じる。
評価方法	演習とレポート、学期末試験により評価する。
テキスト	「田中豊、脇本和昌：多変量統計解析法、現代数学社」を基礎とするが、適宜、資料を配布する。
その他