南山大学　シラバス検索用

指定	選	期間	秋学期
単位	２	年次	1・2
担当者	松田　眞一

講義題目
開講キャンパス
授業概要	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。
学修目標	１．統計ソフトで多変量解析を行うことができる２．データを多角的にとらえて分析できる３．データマイニングで用いる多様な統計的方法を知っている４．因果分析やロジスティック回帰などの高度な統計解析法を理解している
授業計画	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学習する。第１週〜第３週　データ解析概説　すでに学んでいる統計的方法の要点を説明する。第４週〜第10週　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様々な統計的方法の活用法を学ぶ。　取り上げる統計的方法には多変量解析、数量化法、対応分析、決定木などがある。第11週〜第12週　探索的データ解析（因果分析）　探索的データ解析のうち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する。第13週〜第14週　GLIM（一般化線形モデル）　代表的なロジスティック回帰と対数線形モデルを取り上げる。第15週　最終課題のレポートに取り組む。
授業時間外の学習（準備学習など）	授業後２時間程度のPC上での実習を要す。
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