前期開講「統計学基礎」の知識を踏まえ、本講義では、実務や研究に役立つ統計分析手法の基礎を学ぶ。統計分析の考え方といくつかの分析手法を支える理論を学んだ後、統計分析ソフト「R」を使って分析を体験する。最後に、実際のデータを使って自分なりに多変量解析ができるようになることを目指す。講義は以下のトピックに従って進める。
第1回 Rの導入
第2回 記述統計、グラフィカル表示を用いたデータ解析
第3回 検定:単純な推測
第4回 検定:条件付き推測
第5回 分散分析
第6回 線形単回帰と線形重回帰
第7回 ロジスティック回帰モデルと一般化線形モデル
第8回 再帰分割法
第9回 主成分分析
第10回 因子分析
第11回 多次元尺度構成法
第12回 クラスター分析
第13回 時系列分析
第14回 生存時間分析
前期開講「統計学基礎」の知識を踏まえ、本講義では、実務や研究に役立つ統計分析手法の基礎を学ぶ。統計分析の考え方といくつかの分析手法を支える理論を学んだ後、統計分析ソフト「R」を使って分析を体験する。最後に、実際のデータを使って自分なりに多変量解析ができるようになることを目指す。
第1回 Rの導入
第2回 記述統計、グラフィカル表示を用いたデータ解析
第3回 検定:単純な推測
第4回 検定:条件付き推測
第5回 分散分析
第6回 線形単回帰と線形重回帰
第7回 ロジスティック回帰モデルと一般化線形モデル
第8回 再帰分割法
第9回 主成分分析
第10回 因子分析
第11回 多次元尺度構成法
第12回 クラスター分析
第13回 時系列分析
第14回 生存時間分析
第15回 まとめ
『Rによる統計解析ハンドブック第二版』Brian S. Everitt and Torsten Hothorn著、メディカル・コミュニケーションズ
この科目は、平成18年度以降の入学生には文系科目、17年度以前の入学生には文系基礎科目の単位として認定されます。
授業課題やレポートの提出・内容で評価します。
ノートPCを持ち込んでいただく必要があります。教室の収容人数を超える場合は、履修人数を制限することがあります。