2009年度工学院大学 第1部機械システム工学科
統計学II(Statistics II)[5E05]
2単位 櫻井 哲朗 非常勤講師
- <授業のねらい及び具体的な達成目標>
- 問題や分析した結果を第3者に分かり易くまたインパクトを与えるようにうまく伝えること、効率良く発表できることが現代社会で重要である。よって、見える化に重点を置き、統計的データ分析を学ぶ。
<実験・調査>や<データ解析>に必要な問題の見える化に重点を置き、実際にEXCELでデータを操作しながらデータの整理、データのビジュアル化・グラフ作成、ビジュアル化+<データ解析法>である相関分析、回帰分析と有意差検定を学ぶ。 次に多変量統計解析の<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ぶ。それぞれについて理論的な考え方、EXCELを用いた解析法、解析結果の読み方を学ぶ。 JABEE: (C)コミュニケーション能力の習得:○ (D)基礎工学・専門工学知識の習得:◎ (F)デザイン能力の習得の項目2:○ (C) 技術者として基礎力の修得:◎ (E) 柔軟性のある統合化能力の修得:○ JABEE基準1の(1)の知識・能力:(d)の(1):◎
- <授業計画及び準備学習>
- 1.データの整理、EXCEL基本操作
2.データのグラフ化、EXCELグラフ作成 3.ビジュアル化+相関分析と回帰分析I 4.ビジュアル化+相関分析と回帰分析II 5.ビジュアル化+有意差検定I 6.ビジュアル化+有意差検定II 7.実験計画法と分散分析I 8.実験計画法と分散分析II 9.多変量解析の基礎 10.主成分分析 11.判別分析 12.重回帰分析
- <成績評価方法及び水準>
- 演習問題と、中間・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=0.3) 2)最終レポート(重み=0.4) 3)演習問題の平均(重み=0.3)
- <参考書>
- 「ビジュアルデータアナリシス」、山下俊恵、上村龍太郎、高橋隆男、橋本政樹(東海大学出版会)
1)多変量データ解析入門、杉山 高一、朝倉書店 2)統計解析入門、白旗慎吾著、1992年、共立出版
- <オフィスアワー>
- 授業が始まる前又は終わった後など適時.
- <備考>
- 毎回の演習問題のために電卓・EXCEL操作が必要.
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