統計学ＩＩ（Statistics II）[5570]

＜授業のねらい及び具体的な達成目標＞

多変量統計解析において、基本的な<データ解析法>である主成分分析、判別分析、重回帰分析について学びます。それぞれについて３回の講義を基本として、方法論、実際のデータを使った解析、解析結果の読み方を学びます。

＜授業計画＞

1. 基本的な統計解析１：平均、分散、区間推定
2. 基本的な統計解析２：検定問題と回帰直線
3. １変量から多変量へ:平均、分散等の多変量への拡張及び変数間の関連性：相関係数
4. 主成分分析とは
5. 主成分分析１：分散共分散行列による主成分分析
6. 主成分分析２：相関行列による主成分分析
7. 主成分軸の回転
8. 判別分析とは
9. 判別分析１：２変量、多変量の判別分析
10. 判別分析２：変数選択による判別分析
11. 重回帰分析とは
12. 重回帰分析１：重回帰分析と重相関係数
13. 重回帰分析２：説明変数の選択
14. まとめ

＜成績評価方法及び水準＞

各講義の最後に行う演習問題と、中間と最終レポートの結果を以下のように重み付けして合計し60点以上を合格とします。
　１）中間レポート（重み=0.45）　２）最終レポート（重み=0.45）　
　３）演習問題の平均（重み=0.1）

＜教科書＞

「多変量データ解析入門」　杉山　高一（朝倉書店）

＜オフィスアワー＞

授業が始まる前や，終わった後など適時。

＜学生へのメッセージ＞

演習問題とレポートでは実際のデータを扱い、簡単な計算を行うため、関数電卓（２変量の統計解析ができるものが望ましいです）もしくはポケコンを用意して下さい。詳しくは授業の最初に説明を行います。

このページの著作権は学校法人工学院大学が有しています。 Copyright(c)2005 Kogakuin University. All Rights Reserved.