南山大学

 
指定
期間
春学期
単位
年次
1・2
担当者
田中 豊
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、多変量解析法を次元縮約のための方法、予測・判別のための方法、質的データの方法の3つのカテゴリーに大別し、それぞれのカテゴリーに属する方法について、考え方、理論の概要、利用の仕方について学ぶ。
学修目標 1.主成分分析に代表される次元縮約の方法について、考え方と利用の仕方を理解している。
2.回帰分析・判別分析に代表される予測・分類のための方法について、考え方と利用の仕方を理解している。
3.対応分析、数量化法など質的データの多変量解析法の考え方と利用の仕方を理解している。
講義計画 第1回—5回:主成分分析。バイプロット、主座標分析、正準相関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系的に解説する。
第6回—10回:回帰分析、判別分析、ロジスティック回帰分析などの予測・分類のための方法について解説し、それぞれの特徴について論じる。
第11回—14回:対応分析、数量化法など質的データの多変量解析について解説する。
評価方法 演習とレポートにより評価する。
テキスト 適宜、資料を配布する。
その他