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科目の基本情報

開講年度 2017 年度
開講区分 教育学部・情報教育に関する専門科目(B類)
科目名 情報教育課程 必修科目
じょうほうきょういくかてい ひっしゅうかもく
受講対象学生 教育学部, B 類

学部(学士課程) : 4年次
~65 期生
卒業要件の種別 必修
授業科目名 情報数理解析学Ⅳ
じょうほうすうりかいせきがくよん
Mathematical Analysis for Information Ⅳ
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

後期

開講時間 月曜日 7, 8時限
開講場所

担当教員 萩原克幸

HAGIWARA, Katsuyuki

学習の目的と方法

授業の概要 講義内容は以下のとおりである.

1. 回帰分析
2. 主成分分析
3. 判別分析
4. クラスター分析
学習の目的 コンピュータを利用してデータ解析,特に,多変量解析を行う場合の基礎理論を修得する.
学習の到達目標 コンピュータを利用してデータ解析,特に,多変量解析を行う場合の基礎理論を修得する.
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

授業の特徴

教科書 教科書:永田・棟近,「多変量解析入門」,サイエンス社
参考書:柳井・高根,「多変量解析法」,朝倉書店;浅野・江島,「基本 多変量解析」,日本規格協会
参考書
成績評価方法と基準 試験,レポート,出席状況を総合して評価する.
オフィスアワー 日時:毎週金曜日16:20~17:50
場所:教育学部2号館1F情報教育第2研究室(萩原克幸)
E-mail:hagi@edu.mie-u.ac.jp
受講要件
予め履修が望ましい科目 ・確率・統計
・微分積分
・線形代数
発展科目 ・数理統計要論
・数理統計解析学
授業改善への工夫
その他

授業計画

キーワード 多変量解析,回帰分析,主成分分析,判別分析,クラスター分析
Key Word(s) multivariate analysis, regression, principal component analysis, discrimination, cluster analysis
学習内容 1.多変量解析とは
2.回帰分析(1):単回帰
3.回帰分析(2):信頼区間など.
4.回帰分析(3):重回帰
5.回帰分析(4):重回帰と数量化I類
6.判別分析(1):1変量
7.判別分析(2):誤り確率など.
8.判別分析(3):多変量
9.主成分分析(1):問題の定式化
10.主成分分析(2):固有地問題への帰着
11.主成分分析(3):寄与率・因子負荷など.主成分数の決め方など.
12.クラスター分析(1)
13.クラスター分析(2)
14.クラスター分析(3)
15.演習
16.期末試験
学習課題(予習・復習)
ナンバリングコード(試行) ED-CTEC-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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