三重大学ウェブシラバス


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科目の基本情報

開講年度 2017 年度
開講区分 教科に関する専門科目(A類)・情報
科目名 コンピュータ及び情報処理
こんぴゅーたおよびじょうほうしょり
Computer and Information Processing
受講対象学生 教育学部, A 類

学部(学士課程) : 3年次
~67 期生
卒業要件の種別 選択必修
授業科目名 データ解析入門
でーたかいせきにゅうもん
Introduction to Data Analysis
単位数 2 単位
他学部・他研究科からの受講
市民開放授業 市民開放授業ではない
開講学期

前期

開講時間 月曜日 9, 10時限
開講場所 教育学部2号館1階PC教室

担当教員 奥村 晴彦

Haruhiko OKUMURA

学習の目的と方法

授業の概要 調査結果などをまとめる際には,見やすいグラフの作成に加え,p値や信頼区間の計算が必要になる。この授業では,実際に手を動かしながら,データ解析や統計計算の初歩から論文のまとめ方までを学ぶ。
オープンソースの統計・データ解析ソフト「R」を主に使う。
学習の目的
学習の到達目標
ディプロマ・ポリシー
○ 学科・コース等の教育目標

○ 全学の教育目標
感じる力
  •  感性
  •  共感
  •  倫理観
  •  モチベーション
  • ○主体的学習力
  •  心身の健康に対する意識
考える力
  •  幅広い教養
  • ○専門知識・技術
  • ○論理的思考力
  • ○課題探求力
  • ○問題解決力
  • ○批判的思考力
コミュニケーション力
  •  情報受発信力
  •  討論・対話力
  •  指導力・協調性
  •  社会人としての態度
  •  実践外国語力
生きる力
  • ○感じる力、考える力、コミュニケーション力を総合した力

授業の方法 講義 演習

授業の特徴 能動的要素を加えた授業 Moodle

教科書
参考書
成績評価方法と基準 毎回Moodle上に出す課題により評価する。
オフィスアワー 私のホームページにある予定表で空いているところならいつでもどうぞ。
Moodleやメールでも質問をどうぞ。
受講要件
予め履修が望ましい科目
発展科目
授業改善への工夫
その他

授業計画

キーワード 統計,データ解析,文書作成
Key Word(s) statistics, data analysis, R
学習内容 第1回:オリエンテーション
第2回:初めてのR言語
第3回:基本統計量
第4回:中心極限定理と正規分布
第5回:正規分布に基づくいろいろな分布
第6回:p値と検定の考え方
第7回:信頼区間の考え方
第8回:2項分布とポアソン分布
第9回:2×2の表,オッズ比,相対危険度
第10回:Fisherの正確検定
第11回:t検定
第12回:相関と回帰
第13回:重回帰分析
第14回:ロジスティック回帰とROC曲線
第15回:主成分分析と因子分析

詳しくは次のサイトも参照してください:
http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/
学習課題(予習・復習) その都度指示します。
ナンバリングコード(試行) ED-CMAT-3

※最初の2文字は開講主体、続く4文字は分野、最後の数字は開講レベルを表します。 ナンバリングコード一覧表はこちら


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