多変量解析（Multivariate Analysis）[1444]

＜授業のねらい及び具体的な達成目標＞

多変量解析とは、狭義の意味では統計的手法である。その名称の通り、多数の要因が複雑に絡み合うような現象の分析及び手に入りやすいデータ(要因)を用い知りたい事の予測のための手法である。この手法は、社会科学、市場調査、実験データの解析など多方面で応用されている。この手法を適切に使うための重要なことは、個々の手法の基本的な考え方であり、その数学的バックグラウンドが確率ベクトルモデルである。このモデルを通して、個々の手法の合理性が理解できるわけである。本講では代表的手法―回帰分析・判別分析・数量化理論―の考え方をベクトルモデルを用い習得する事を主な目標とする。さらにそれぞれの手法からいかに適切な結論を引き出せるか、についても議論する。

＜授業計画＞

1回．確率ベクトルモデルとは
2回．確率ベクトルモデルの導入
3回．確率ベクトルモデルの特徴づけ：その１
4回．確率ベクトルモデルの特徴づけ：その２
5回．相関と回帰のためのベクトルモデル：条件付モデル
6回．相関と回帰のためのベクトルモデル：多変量正規分布
7回．相関と回帰のためのベクトルモデル：回帰曲線
8回．回帰分析：その１
9回．回帰分析：その２
10回．判別分析：その１
11回．判別分析：その２
12回．数量化理論：その１
13回．数量化理論：その２

＜成績評価方法及び水準＞

期末試験、レポートなどによる総合評価

＜オフィスアワー＞

月曜日（2時20分から2時50分）

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