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開講年度 | 2023 年度 | |
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開講区分 | 教科及び教科の指導法に関する科目(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 ~73 期生 |
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卒業要件の種別 | 選択必修 |
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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 | |
ナンバリングコード | educ-math-INFO3015-001
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開放科目 | 非開放科目 | |
開講学期 |
前期 |
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開講時間 |
月曜日 7, 8時限 |
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授業形態 |
対面授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい
「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業 |
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開講場所 | 教育学部2号館1階PC教室 | |
担当教員 | 奥村 晴彦(非常勤講師) | |
Haruhiko OKUMURA | ||
実務経験のある教員 | 奥村晴彦:高等学校数学科教諭の経験あり(14年間)。現場の教員としての経験を生かした授業をする。 | |
SDGsの目標 |
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連絡事項 | * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい |
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。 |
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学修の目的 | |
学修の到達目標 | |
ディプロマ・ポリシー |
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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。 |
授業の方法 | 講義 演習 |
授業の特徴 |
Moodleを活用する授業 その他、能動的要素を加えた授業(ミニッツペーパー、シャトルカードなど) |
授業改善の工夫 | |
教科書 | |
参考書 | |
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 | |
その他 |
MoodleのコースURL |
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キーワード | 統計,データ解析,文書作成 |
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Key Word(s) | statistics, data analysis, R |
学修内容 | 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/ |
事前・事後学修の内容 | その都度指示します。 |
事前学修の時間: 事後学修の時間: |