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科目の基本情報

開講年度	2018 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
事前・事後学修の内容

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