南山大学　シラバス検索用

指定	選	期間	春学期
単位	２	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