Course title
V0620500
Multivariate Analysis

 nakatsu tomonori
Course description
本講義では多変量データの統計的解析法である多変量解析について学ぶ。多変量解析は計算機の発展に伴い、自然科学や工学の様々な分野に応用されている。最近では機械学習、深層学習などの基礎的な数理的手法として応用されている。
Purpose of class
多変量データの統計的解析法である多変量解析の基礎理論とその計算方法を身につける。
Goals and objectives
  1. 多変量解析の基礎について理解する。
  2. 単回帰分析、重回帰分析、判別分析について理解し、これらの知識を諸問題に応用できる。
  3. 数量化1類、数量化2類について理解し、これらの知識を諸問題に応用できる。
Language
Japanese
Class schedule

 Class schedule HW assignments (Including preparation and review of the class.) Amount of Time Required
1. ガイダンス。
多変量データ 		授業内容を復習すること 180minutes
2. 統計的方法の基礎知識 授業内容を復習すること 180minutes
3. 単回帰分析(1) 授業内容を復習すること 180minutes
4. 単回帰分析(2)
重回帰分析(1) 		授業内容を復習すること 180minutes
5. 重回帰分析(2) 授業内容を復習すること 180minutes
6. 数量化1類 授業内容を復習すること 180minutes
7. 中間試験とその講評 授業内容を復習すること 180minutes
8. 判別分析(1) 授業内容を復習すること 180minutes
9. 判別分析(2) 授業内容を復習すること 180minutes
10. 数量化2類 授業内容を復習すること 180minutes
11. 主成分分析(1) 授業内容を復習すること 180minutes
12. 主成分分析(2) 授業内容を復習すること 180minutes
13. 数量化3類 授業内容を復習すること 180minutes
14. 期末試験とその講評 授業内容を復習すること 180minutes
Total. - - 2520minutes
Relationship between 'Goals and Objectives' and 'Course Outcomes'

 中間試験 期末試験 Total.
1. 20% 20% 40%
2. 30% 0% 30%
3. 0% 30% 30%
Total. 50% 50% -
Evaluation method and criteria
中間試験、期末試験により評価する。場合によってレポート課題を課し、評価に入れる。
Textbooks and reference materials
特に指定しないが、以下が参考になると思われる
・「多変量解析法入門」永田 靖、棟近 雅彦 著、サイエンス社
電卓を必要とする。
Prerequisites
特に無し。
Office hours and How to contact professors for questions
  • メールをください。
Relation to the environment
Non-environment-related course
Regionally-oriented
Non-regionally-oriented course
Development of social and professional independence
  • Course that cultivates an ability for utilizing knowledge
Active-learning course
About half of the classes are interactive
Last modified : Wed Oct 17 07:34:15 JST 2018