2009年度工学院大学 第1部マテリアル科学科

統計学II(Statistics II)[5E05]

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2単位
櫻井 哲朗 非常勤講師

最終更新日 : 2011/02/16

<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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