安全学習においては、大学における安全管理の重要、廃棄物の種類と処理の仕方、授業に直接関連する安全管理を学ぶ(第1-3回)。データ解析学習においては、重要な統計学的手法として正規分布、主成分分析を講義し、さらに、パラメータ数の決定法と球面上の正規分布を紹介・解説する(第4-8回)。
【到達目標】安全学習においては、安全な学習・研究活動をする為に必要な知識を身につけることを目標とする。データ解析学習においては、科学データの解析に必須の基礎的知識と応用例を学ぶ。
【テーマ】安全:大学で発生する様々な廃棄物の分類法・処理方法、および装置を使用する上での安全管理の具体的方法。データ解析:重要な基本的統計学的モデルの原理と適用法。
安全管理、廃棄物、データ解析、統計処理
✔ 専門力 | 教養力 | コミュニケーション力 | 展開力(探究力又は設定力) | ✔ 展開力(実践力又は解決力) |
安全管理、データ解析とも具体的な例をあげて、大学における学習活動で実践できるようにする。
授業計画 | 課題 | |
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第1回 | イントロダクション | 本科目の目的を理解する。 |
第2回 | 安全:大学における廃棄物の種類と処理 | 廃棄物の種類と処理に関する大学規則を学習する。 |
第3回 | 安全:授業に直接関連する安全管理 | 野外実習、化学実験、高圧・高温、高電圧等の安全管理を学習する。 |
第4回 | データ解析:正規分布 | 正規分布の基礎と簡単な応用を学習する。 |
第5回 | データ解析:最小二乗法、主成分分析 | 実験・観測データに最小二乗法、主成分分析を適用する方法を学習する。 |
第6回 | データ解析:フーリエ展開 | 実験・観測データにフーリエ展開を適用する方法を学習する。 |
第7回 | データ解析:多項式近似、AIC | 実験・観測データに多項式近似を適用する方法、及び最適次数の推定法を学習する。 |
第8回 | データ解析:フィッシャー統計 | 方位データの基礎的解析方法を学習する。 |
特になし
講義資料を授業時に配布する。
授業内容に沿ってレポート課題を数回課する。
特になし。
原則として、地球惑星科学系所属学生が履修可。