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	2023 年度
開講区分	生物資源学研究科(博士前期課程)共生環境学専攻

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) : 1年次, 2年次
選択・必修	選択必修
授業科目名	応用地形学演習
	おうようちけいがくえんしゅう
	Seminar on Applied Geomorphology
単位数	2 単位
ナンバリングコード	BIOR-Envr-5372-001

開放科目	非開放科目
開講学期	後期
開講時間	木曜日 1, 2, 3, 4時限
授業形態	ハイブリッド授業 * 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「ハイブリッド授業」・・・「対面授業」と「オンライン授業」を併用した授業「オンデマンド授業」・・・動画コンテンツの配信等によって実施する授業
開講場所	生物資源学部建物３階３３７室
担当教員	森本　英嗣
担当教員	MORIMOTO Hidetsugu
SDGsの目標
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

学修の目的と方法

授業の概要	自然科学，社会科学におけるビッグデータ解析技術のひとつである統計的因果探索の習得のために①統計的因果推論の理解，②実際の統計データを使ったLiNGAMモデルの実践，③解析結果の発表と議論を実施する。空間統計解析においては，座学と実践（ArcMapを使った演習）をとおして分析手法の理論と技術を習得する。
学修の目的	自然科学，社会科学におけるビッグデータ解析技術のひとつである統計的因果探索ならびに空間統計解析の論理を理解し，解析技術を習得する。さらに，その結果の解釈能力を身につけ発表と議論によりプレゼンテーション能力を向上する。
学修の到達目標	（知識）　自然科学，社会科学におけるビッグデータ解析技術のひとつである統計的因果探索に関する知識を得る。（態度）　実際の統計データを使ったLiNGAMモデルの実践，解析結果の発表と議論を実施する。　（技能）　実際の統計データを使ったLiNGAMモデルの実践をとおして分析手法の理論と技術を習得する。
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 ○主体性考える力　幅広い教養 ○専門知識・技術 ○論理的・批判的思考力コミュニケーション力 ○表現力(発表・討論・対話) ○リーダーシップ・フォロワーシップ　実践外国語力生きる力 ○問題発見解決力　心身・健康に対する意識　社会人としての態度・倫理観
成績評価方法と基準	（知識）　統計的因果探索に関する知識の修得状況をプログラム内容で評価する（40％）。（態度）　各演習への参加状況を評価する（20%）。（技能）　実際の統計データでのLiNGAMモデル実装と結果報告の内容を評価する（40%）。
授業の方法	演習
授業の特徴	PBL 特色ある教育英語を用いた教育
授業改善の工夫
教科書	統計的因果探索（清水昌平，講談社）
参考書	空間統計学（瀬谷　創，堤　盛人，朝倉書店）
オフィスアワー	曜日・時間：金曜日の15時～17時場所：327室（居室）
受講要件
予め履修が望ましい科目	応用地形学特論
発展科目
その他

授業計画

各回共通	MoodleのコースURL

第1回	概要	ガイダンス（授業の概要と成績評価の説明）
	授業時間内の学修内容	授業の概要と成績評価を説明する。
	キーワード(Key Word(s))	統計的因果探索，線形非ガウス非巡回モデル Causal discovery, LiNGAM (Linear Non-Gaussian Acyclic Model)
	事前学修の内容	教科書を1章を熟読する。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第2回	概要	統計的因果探索のイントロダクション
	授業時間内の学修内容	統計的因果探索の基礎概念を解説する。
	キーワード(Key Word(s))	統計的因果探索，線形非ガウス非巡回モデル Causal discovery, LiNGAM (Linear Non-Gaussian Acyclic Model)
	事前学修の内容	教科書を1章を熟読する。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第3回	概要	統計的因果探索の出発点（疑似相関と交絡因子）
	授業時間内の学修内容	統計的因果探索の基礎概念を解説する。
	キーワード(Key Word(s))	統計的因果探索，線形非ガウス非巡回モデル Causal discovery, LiNGAM (Linear Non-Gaussian Acyclic Model)
	事前学修の内容	教科書を２章を熟読する。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第4回	概要	統計的因果探索の基礎（導入と反事実モデルによる因果の定義）
	授業時間内の学修内容	統計的因果探索の基礎概念を解説する。
	キーワード(Key Word(s))	統計的因果探索，線形非ガウス非巡回モデル Causal discovery, LiNGAM (Linear Non-Gaussian Acyclic Model)
	事前学修の内容	教科書を２章を熟読する。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第5回	概要	統計的因果推論の基礎（個体レベルの因果とランダム化実験）
	授業時間内の学修内容	統計的因果探索の基礎概念を解説する。
	キーワード(Key Word(s))	統計的因果探索，線形非ガウス非巡回モデル Causal discovery, LiNGAM (Linear Non-Gaussian Acyclic Model)
	事前学修の内容	教科書を３章を熟読する。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第6回	概要	統計的因果推論の基礎（因果推論と基本問題）
	授業時間内の学修内容	統計的因果探索の基礎概念を解説する。
	キーワード(Key Word(s))	統計的因果探索，線形非ガウス非巡回モデル Causal discovery, LiNGAM (Linear Non-Gaussian Acyclic Model)
	事前学修の内容	教科書を３章を熟読する。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第7回	概要	統計的因果探索の基礎（因果探索の枠組み）
	授業時間内の学修内容	統計的因果探索の基礎概念を解説する。
	キーワード(Key Word(s))	統計的因果探索，線形非ガウス非巡回モデル Causal discovery, LiNGAM (Linear Non-Gaussian Acyclic Model)
	事前学修の内容	教科書を４章を熟読する。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第8回	概要	統計的因果探索の基礎（構造方程式モデルによるデータ生成過程の記述）
	授業時間内の学修内容	統計的因果探索の基礎概念を解説する。
	キーワード(Key Word(s))	統計的因果探索，線形非ガウス非巡回モデル Causal discovery, LiNGAM (Linear Non-Gaussian Acyclic Model)
	事前学修の内容	教科書を４章を熟読する。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第9回	概要	LiNGAMモデルのインストールと基本操作
	授業時間内の学修内容	統計ソフトRでLiNGAMモデルの環境設定を行う。
	キーワード(Key Word(s))	統計的因果探索，線形非ガウス非巡回モデル Causal discovery, LiNGAM (Linear Non-Gaussian Acyclic Model)
	事前学修の内容	教科書を５章を熟読する。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第10回	概要	LiNGAMモデルの基礎（構造方程式，因果グラフ）
	授業時間内の学修内容	統計ソフトRでLiNGAMモデルの基本操作を解説する。
	キーワード(Key Word(s))	統計的因果探索，線形非ガウス非巡回モデル Causal discovery, LiNGAM (Linear Non-Gaussian Acyclic Model)
	事前学修の内容	教科書を５章を熟読する。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第11回	概要	LiNGAMモデルの基礎（独立成分分析）
	授業時間内の学修内容	LiNGAMモデルの例題に取り組む。
	キーワード(Key Word(s))	統計的因果探索，線形非ガウス非巡回モデル Causal discovery, LiNGAM (Linear Non-Gaussian Acyclic Model)
	事前学修の内容	教科書を６章を熟読する。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第12回	概要	LiNGAMモデルによる推定
	授業時間内の学修内容	LiNGAMモデルの例題に取り組む。
	キーワード(Key Word(s))	統計的因果探索，線形非ガウス非巡回モデル Causal discovery, LiNGAM (Linear Non-Gaussian Acyclic Model)
	事前学修の内容	教科書を６章を熟読する。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第13回	概要	LiNGAMモデルの実践（データベースの選定と作成）
	授業時間内の学修内容	分析対象のデータベースを選定し，データベースを作成する。
	キーワード(Key Word(s))	統計的因果探索，線形非ガウス非巡回モデル Causal discovery, LiNGAM (Linear Non-Gaussian Acyclic Model)
	事前学修の内容	関心のある分野のデータ（統計値）で入手可能なものを事前に把握しておく。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第14回	概要	LiNGAMモデルの実践（各自分析）
	授業時間内の学修内容	作成したデータベースを使ってLiNGAMモデルを動かす。
	キーワード(Key Word(s))	統計的因果探索，線形非ガウス非巡回モデル Causal discovery, LiNGAM (Linear Non-Gaussian Acyclic Model)
	事前学修の内容	整備したデータベースに不備がないかを確認しておく。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第15回	概要	LiNGAMモデルの結果報告
	授業時間内の学修内容	解析結果について報告・議論をする。
	キーワード(Key Word(s))	統計的因果探索，線形非ガウス非巡回モデル Causal discovery, LiNGAM (Linear Non-Gaussian Acyclic Model)
	事前学修の内容	解析結果を報告するための資料を作成する。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第16回	概要	LiNGAMモデルのレポート作成
	授業時間内の学修内容	LiNGAMモデルの結果をレポートにする。
	キーワード(Key Word(s))	統計的因果探索，線形非ガウス非巡回モデル Causal discovery, LiNGAM (Linear Non-Gaussian Acyclic Model)
	事前学修の内容	解析結果を報告するための資料を作成する。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第17回	概要	空間統計解析のイントロダクション（空間データの定義と特徴）
	授業時間内の学修内容	ArcGISのチュートリアルを参考に解析方法を習得する。
	キーワード(Key Word(s))	空間統計解析 Geographical statistics
	事前学修の内容	ArcGISのチュートリアルのうち該当する箇所を予習しておく。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第18回	概要	空間統計解析の基礎（空間的自己相関と検定）
	授業時間内の学修内容	ArcGISのチュートリアルを参考に解析方法を習得する。
	キーワード(Key Word(s))	空間統計解析 Geographical statistics
	事前学修の内容	ArcGISのチュートリアルのうち該当する箇所を予習しておく。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第19回	概要	空間統計解析の基礎（共分散関数とセミバリオグラム）
	授業時間内の学修内容	ArcGISのチュートリアルを参考に解析方法を習得する。
	キーワード(Key Word(s))	空間統計解析 Geographical statistics
	事前学修の内容	ArcGISのチュートリアルのうち該当する箇所を予習しておく。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第20回	概要	空間統計解析の基礎（バリオグラムのパラメータ推定とクリギング）
	授業時間内の学修内容	ArcGISのチュートリアルを参考に解析方法を習得する。
	キーワード(Key Word(s))	空間統計解析 Geographical statistics
	事前学修の内容	ArcGISのチュートリアルのうち該当する箇所を予習しておく。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第21回	概要	空間統計解析の実践（Geostatistical Analystの基本操作）
	授業時間内の学修内容	ArcGISのチュートリアルを参考に解析方法を習得する。
	キーワード(Key Word(s))	空間統計解析 Geographical statistics
	事前学修の内容	ArcGISのチュートリアルのうち該当する箇所を予習しておく。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第22回	概要	空間統計解析の実践（演習1：Creating a surface using default parameters）
	授業時間内の学修内容	ArcGISのチュートリアルを参考に解析方法を習得する。
	キーワード(Key Word(s))	空間統計解析 Geographical statistics
	事前学修の内容	ArcGISのチュートリアルのうち該当する箇所を予習しておく。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第23回	概要	空間統計解析の実践（演習2：Exploring your data）
	授業時間内の学修内容	ArcGISのチュートリアルを参考に解析方法を習得する。
	キーワード(Key Word(s))	空間統計解析 Geographical statistics
	事前学修の内容	ArcGISのチュートリアルのうち該当する箇所を予習しておく。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第24回	概要	空間統計解析の実践（演習3：Mapping ozone concentration）
	授業時間内の学修内容	ArcGISのチュートリアルを参考に解析方法を習得する。
	キーワード(Key Word(s))	空間統計解析 Geographical statistics
	事前学修の内容	ArcGISのチュートリアルのうち該当する箇所を予習しておく。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第25回	概要	空間統計解析の実践（演習4：Comparing models）
	授業時間内の学修内容	ArcGISのチュートリアルを参考に解析方法を習得する。
	キーワード(Key Word(s))	空間統計解析 Geographical statistics
	事前学修の内容	ArcGISのチュートリアルのうち該当する箇所を予習しておく。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第26回	概要	空間統計解析の実践（演習5：Mapping the probability of ozone exceeding a critical threshold）
	授業時間内の学修内容	ArcGISのチュートリアルを参考に解析方法を習得する。
	キーワード(Key Word(s))	空間統計解析 Geographical statistics
	事前学修の内容	ArcGISのチュートリアルのうち該当する箇所を予習しておく。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第27回	概要	空間統計解析の実践（地理空間データの選定・整備）
	授業時間内の学修内容	各自で解析に用いるデータを整備する。
	キーワード(Key Word(s))	空間統計解析 Geographical statistics
	事前学修の内容	関心のある分野の空間データをダウンロードしておく。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第28回	概要	空間統計解析の実践（各自分析）
	授業時間内の学修内容	各自で解析を行い結果をまとめる。
	キーワード(Key Word(s))	空間統計解析 Geographical statistics
	事前学修の内容	事前配付した資料を予習しておく。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	講義中の課題に取り組み小レポートで提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第29回	概要	空間統計解析の分析結果の報告と議論
	授業時間内の学修内容	空間統計解析の分析結果を報告し議論する。
	キーワード(Key Word(s))	空間統計解析 Geographical statistics
	事前学修の内容	事前配付した資料を予習しておく。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	議論した内容を最終レポートに反映できるように整理する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄
第30回	概要	空間統計解析結果のレポート作成
	授業時間内の学修内容	空間統計解析の分析結果と議論を踏まえてレポートを作成する。
	キーワード(Key Word(s))	空間統計解析 Geographical statistics
	事前学修の内容	事前配付した資料を予習しておく。
	事前学修の時間	120分
	事後学修の内容	作成したレポートの最終確認を行い，提出する。
	事後学修の時間	120分
	自由記述欄