2018年度 | 化学データ解析

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学士課程
大学院課程

2018年度　化学データ解析 Data Analysis for the Chemical Engineering

文字サイズ小中大

開講元: 応用化学系

担当教員名: 大川原真一吉川史郎

授業形態: 講義

メディア利用科目

曜日・時限(講義室): 火1-2(南4号館情報ネットワーク演習第１演習室，第２演習室)

クラス: -

科目コード: CAP.E241

単位数: 1

開講年度: 2018年度

開講クォーター: 1Q

シラバス更新日: 2018年4月5日

講義資料更新日: -

使用言語: 日本語

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シラバス

講義の概要とねらい

　応用化学系各分野(化学工学，応用化学，高分子工学)で必要とされるデータ解析手法について講義、演習を行います。また、その数学的な背景を理解した上で計算機上で目的に応じて適切に解析手法を運用する方法について講義、演習を行います。
　データの表示法と統計量の定義；回帰分析；カイ2乗検定；離散確率分布と連続確率分布；確率密度分布；フーリエ級数などについての数学的基礎を習得することをねらいとします。さらに、プログラミングの基礎を習得し、各種データ解析を行うプログラムを計算機上で作成および運用できることをねらいとします。

到達目標

本講義を履修することにより、以下の能力が修得されます。
(1) データの統計量の意味が説明できるようになる。
(2) データを回帰分析し、２変数間の関係を説明できるようになる。
(3) 信頼性テストを実施できるようになる。
(4) 離散確率分布，連続確率分布、確率密度分布などの意味を説明することができるようになる。
(5) 周期関数をフーリエ級数展開し、フーリエ係数より関数の特徴を説明できるようになる。
(6) プログラムを作成・運用してデータ解析することができるようになる。

キーワード

データ解析、統計、確率、信頼性テスト、フーリエ級数

学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)

✔ 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)

授業の進め方

トピックスごとに、まず基礎事項を解説し、その理解を高めることとプログラミング技能を高めることを目的とする計算機演習を行う。

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	プログラミングの基礎（入出力，変数，データ型，演算子）	入出力，変数，データ型，演算子などのプログラムミングができるようになる。
第2回	プログラミングの基礎（条件分岐処理，比較演算子，繰り返し処理）	条件分岐処理、比較演算子、繰り返し処理プログラムミングができるようになる。
第3回	方程式の解，連立一次方程式，数値積分	方程式の解を解くため、連立一次方程式を解くため、数値積分をするためのプログラムを書けるようになる。
第4回	差分法の基礎と微分方程式の近似解法	差分法と微分方程式の近似解法について説明できるようになる。
第5回	移動現象の差分法による解析	移動現象を差分法で解析できるようになる。
第6回	統計の方法	統計の方法について説明できるようになる。
第7回	離散形の確率分布，連続形の確率分布	離散形の確率分布と連続形の確率分布について説明できるようになる。
第8回	不規則変動するデータ解析の基礎，フーリエ変換とスペクトル解析	フーリエ級数について説明できるようになる。

教科書

担当教員が指定するもの

参考書、講義資料等

特に指定しない

成績評価の基準及び方法

到達度を期末試験 (80%）および授業中の演習・課題 (20%) で評価する。

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

履修の条件を設けない

国立大学法人東京工業大学