- 使用教室
- 金3-4(学情センター3階第一演習室)
- 単位数
- 講義：1 演習：1 実験：0
- 講義コード
- 7762
- シラバス更新日
- 2013年9月20日
- 講義資料更新日
- 2013年9月20日
- 学期
- 後期 / 推奨学期：4
講義概要
社会工学の研究において必要な，経済基本データ、社会関係データ、個人の脳神経データなどを各自が自在に処理できるためのプログラミングスキルの応用技術を習得させる．そのため、学術国際情報センターの教育用電子計算機システムのコンピュータを利用した実習を通じ、R言語, Mathematica, Matlabによるデータ処理用プログラム開発方法について、回帰分析(古典的最小2乗法)、複雑ネットワークという二つの重要な方法論的テーマに絞って学習する．
講義の目的
大学での学習，研究活動を実践する上で，様々なプログラミング言語を融通無碍に使用できる技術は重要であり，それらを駆使して、2年次以降の専門的な科目や研究における目的にあった独自のプログラムを作成することは必須である．そうした点に鑑み，本講義では特に社会工学の教育研究に必要なコンピュータリテラシの応用として、学習者が自身の環境において，プログラミング基礎（社工）等で習得した計算機技術を駆使し、新たなプログラミング言語を学びながら、社会と個人から得られるデータの解析を行うためのプログラミングできるようになることを目的とする。
講義計画
第１回：教育用電子計算機システムの利用方法
第２回：R言語の概要
第３回：回帰分析と古典的最小2乗法について(計量経済学における)
第４回：Rによる回帰分析(1):最小二乗法、単回帰分析など
第５回：Rによる回帰分析(2):自己相関、不均一分散など
第６回：Rによる回帰分析(3):重回帰分析、多重共線性など
第７回：中間テスト
第８回：Matlabの概要
第９回：Matlabによる回帰分析(1)： fMRIデータと一般線形モデル(GLM)
第１０回：Matlabによる回帰分析(2)： fMRIデータと重回帰による予測モデル
第１１回：Mathematicaの概要
第１２回：Mathematicaによる複雑ネットワーク(1)：次数、クラスター係数など
第１３回：Mathematicaによる複雑ネットワーク(2)：グラフクラスタリング
第１４回：R,Matlabによる回帰分析と複雑ネットワーク：脳神経ネットワーク計算
第１５回：まとめ
教科書・参考書等
Rによる計量経済学、秋山裕著、Ohmsha (各自購入のこと)。
教育用電子計算機システムのＷebサービスを利用し、受講生に独自の教材、実習データを配信する。URLはhttp://www.e.gsic.titech.ac.jp/~akama-h-aa/2011/appliedprogramming-soc/
関連科目・履修の条件等
特にありません。
以下の国際大学院コース講義が関連しますので、興味のある学生は閲覧してください。
Introduction to Brain Science and fMRI
http://www.e.gsic.titech.ac.jp/~akama-h-aa/2011/fmri/
Human Economic Science with Mathematica
http://www.e.gsic.titech.ac.jp/~akama-h-aa/2011/mathematica/
成績評価
毎回の出席，ペーパーテスト，適宜，練習問題の出題を行う.
実習室における予習・復習，練習問題の演習が必須である．
連絡先（メール、電話番号）
akama＠dp.hum.titech.ac.jp
