統計学ＩＩ（Statistics II）[5E04]

＜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I
3.データのグラフ化、EXCELグラフ作成II
4.ビジュアル化＋相関分析と回帰分析I
5.ビジュアル化＋相関分析と回帰分析II
6.ビジュアル化＋有意差検定I
7.ビジュアル化＋有意差検定II
8.実験計画法と分散分析Ｉ
9.実験計画法と分散分析II
10.多変量解析の基礎
11.主成分分析I
12.主成分分析II
13.判別分析I
14.判別分析II
15. 学習成果の確認(試験)

＜成績評価方法及び水準＞

演習問題と試験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. 試験の成績（重み=0.5）　
2. 授業内で実施・提出する演習問題の平均（重み=0.5）

＜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．

＜学生へのメッセージ＞

毎回の演習問題のために電卓・EXCEL操作が必要です．

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