96211 データ解析研究
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選 |
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秋学期 |
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2 |
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1・2 |
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松田 眞一 |
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 | 統計的手法を使って現実のデータを解析する仕方を学ぶ。解析には、既存のソフトウェアを活用するが、必要に応じて受講者が自らプログラムを作成して利用することもある。解析手法としては、伝統的な統計的方法だけでなく、探索的データ解析、GLIM、データマイニングなどの、コンピュータの活用を前提として比較的新しく開発された手法も取り上げる。 |
講義計画 | 統計ソフト(主に R)を用いたデータ解析について幅広く解説する。 以下のテーマに関してそれぞれ3回程度の講義で学習する。 1.データ解析概説 すでに学んでいる多変量解析法(回帰分析・主成分分析・因子分析など)を復習する。 2.データマイニングの基礎 データマイニングにおけるデータの取り扱いや伝統的な統計的方法の活用法を学ぶ。 3.探索的データ解析(因果分析) 探索的データ解析はいろいろあるが、その中で因果分析を取り上げる。因果モデルの意味やパス解析について説明し、実データによる解析を行う。 4.GLIM(一般化線形モデル) 代表的なロジスティック回帰分析を中心に学ぶ。 |
評価方法 | 単元ごとに出す課題のレポートと最終課題のレポートを総合して評価する。 |
テキスト | Web教材を準備する。 |
その他 |