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| 開講年度 | 2018 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 教育学研究科(修士課程)教育科学専攻・理数・生活系教育領域 | |
| 受講対象学生 |
大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 2年次 |
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| 選択・必修 | 選択 |
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| 授業科目名 | 統計科学特論演習 | |
| とうけいかがくとくろんえんしゅう | ||
| Seminar on Statistical science | ||
| 単位数 | 1 単位 | |
| 他学部・他研究科からの受講 |
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| 市民開放授業 | 市民開放授業ではない | |
| 開講学期 |
後期 |
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| 開講時間 |
火曜日 1, 2時限 |
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| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 萩原克幸（教育学部） | |
| HAGIWARA, Katsuyuki | ||
| 授業の概要 | 統計科学は，工学的な音声・画像処理，経済・経営に係わるマーケッティング分析，地球科学データ解析，遺伝子データ解析など，幅広い分野において必要とされている．本講義では，統計的回帰と判別分析の問題に焦点をしぼり、統計解析ソフトＲを利用したシミュレーションを通して、それらの理論を理解するとともに、実データに対して活用する。 |
|---|---|
| 学習の目的 | 講義では，統計的回帰と判別分析の問題に焦点をしぼり、推定からモデル選択に至るモデリングの方法を理解し、活用できるようになることを目的とする。 |
| 学習の到達目標 | 線形回帰、非線形回帰、ロジスティック回帰などの多変量解析の方法を活用できるようになる。 |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 授業の方法 | |
| 授業の特徴 | 能動的要素を加えた授業 |
| 教科書 | 適宜指定する。 |
| 参考書 | |
| 成績評価方法と基準 | 出席状況、授業態度、演習課題により総合的に評価する。 |
| オフィスアワー | 日時：毎週月曜日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 | |
| 発展科目 | |
| 授業改善への工夫 | |
| その他 |
| キーワード | 線形回帰、非線形回帰、ロジスティック回帰 |
|---|---|
| Key Word(s) | linear regression, nonlinear regression, logistic regression |
| 学習内容 | 1回：統計解析ソフトＲの利用方法（変数，ベクトル，関数） 第 2回：統計解析ソフトＲの利用方法（データフレーム，グラフ） 第 3回：線形回帰モデルの統計的性質についてのシミュレーション 第 4回：線形回帰モデルのモデル選択についてのシミュレーション 第 5回：線形回帰モデルによる実データ解析 第 6回：非線形回帰モデルの推定についてのシミュレーション 第 7回：非線形回帰モデルのモデル選択についてのシミュレーション 第 8回：非線形回帰モデルによる実データ解析 第 9回：ロジスティック回帰の統計的性質についてのシミュレーション 第10回：ロジスティック回帰のモデル選択についてのシミュレーション 第11回：ロジスティック回帰による実データ解析（生物関連データ） 第12回：ロジスティック回帰による実データ解析（医療関連データ） 第13回：ノンパラメトリックロジスティック回帰の推定についてシミュレーション 第14回：ノンパラメトリックロジスティック回帰のモデル選択についてのシミュレーション 第15回：ノンパラメトリックロジスティック回帰による実データ解析 |
| 事前・事後学修の内容 |
| ナンバリングコード(試行) | ED-MSTO-4 |
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※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