| 教授 | 大倉典子 |  |
データ解析法 |
Data Analysis Method |
開講部 | 工学部 |
開講学科 | 情報工学科 |
開講学年 | 3年次 |
開講時期 | 後期 |
単位数 | 2 |
単位区分 | 選択 |
系列区分 | 専門 |
講義区分 | 講義 |
| 教授 | 大倉典子 | |
| 1. | データの解析に必要な数学的・統計学的知識の修得 |
| 2. | データの解析に必要な統計解析の基本概念の修得 |
| 3. | データの解析に必要な統計解析の基本的な技術の修得 |
| 1. | 統計学の意義とデータの意味 ・統計学の有用性、統計学の誤用、経験と知識、データの意味、尺度と数量化 |
| 2. | 統計的なものの考え方 ・バラツキ、いろいろな統計データ、データの型、データの尺度、記述統計と推測統計 |
| 3. | 記述統計（１） ・バラツキを調べる、ヒストグラム、箱ひげ図、基本統計量、分布の中心 |
| 4. | 記述統計（２） ・偏差と分散、四分位・歪度・突度、グループ間の比較、正規分布 |
| 5. | いろいろな分布 ・2項分布、ポワソン分布、指数分布、一様分布、χ2分布、t分布、F分布 |
| 6. | まとめ(1) ・記述統計とその応用 |
| 7. | 推測統計（１） ・推定と検定、標本抽出、標本分布、統計的推定、平均の推定 |
| 8. | 推測統計（２） ・統計的検定、平均の検定、比率の検定、推定と検定の演習 |
| 9. | 推測統計（３） ・1元配置の分散分析、２元配置の分散分析、ベイズの定理 |
| 10. | まとめ（２） ・推測統計とその応用 |
| 11. | 変数間の関係 ・変数間の関係性、量的変数間の関係、質的変数間の関係、量的変数と質的変数の関係 |
| 12. | 多変量解析（１） ・多変量解析とは、回帰分析、重回帰分析、回帰分析の適用例と解釈 |
| 13. | 多変量解析（２） ・判別分析、主成分分析、主成分分析の適用例と解釈 |
| 14. | 多変量解析（３） ・クラスター分析、クラスター分析の適用例と解釈、潜在クラス分析 |
| 15. | データマイニング ・データマイニングとは、マーケットバスケット分析、記憶ベース推論、リンク分析、決定木 |
| ・ | 月曜から金曜の１3:00〜17:00（授業やゼミの間を除く） |