2016年度 データ解析   Data Analysis

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開講元
数理・計算科学系
担当教員名
渡辺 澄夫  鈴木 大慈 
授業形態
講義
曜日・時限(講義室)
火3-4(W834)  金3-4(W834)  
クラス
-
科目コード
MCS.T332
単位数
2
開講年度
2016年度
開講クォーター
4Q
シラバス更新日
2016年1月11日
講義資料更新日
2016年2月2日
使用言語
日本語
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講義の概要とねらい

学生のみなさんはデータ解析の基礎について理解し、実問題に使えるようになりましょう。この講義では実務で役立つ道具の使い方を説明します。しかしながら、学生のみなさんは役立つかどうかを学問の基準にしてはいけません。本当の学問は数学を基盤とし、大きな視点や深い洞察を与えてくれるものです。

到達目標

データ解析の基礎を学び、理解し、実問題に使えるようになりましょう。その上で、データ解析の限界を知りましょう。

キーワード

データ解析, 実世界, 道具, データ解析の限界

学生が身につける力

国際的教養力 コミュニケーション力 専門力 課題設定力 実践力または解決力
- - - -

授業の進め方

データ解析の方法を紹介し、その数理的な基礎を説明し、実問題への応用法を述べます。データ解析は道具に過ぎないということを十分に理解した上で適切な利用方法を身につけましょう。

授業計画・課題

  授業計画 課題
第1回 統計モデルは真ではない データ解析はツールに過ぎず、真の分布ではないことを理解する
第2回 回帰分析 線形回帰が使えるようになる
第3回 判別分析 判別分析が使えるようになる。
第4回 因子分析 因子分析が使えるようになる。
第5回 主成分分析 主成分分析が使えるようになる。
第6回 クラスタ分析 クラスタ分析が使えるようになる。
第7回 時系列予測 時系列予測が使えるようになる。
第8回 前半まとめ データ解析の前半まとめ
第9回 ベイズ法 ベイズ法が使えるようになる。
第10回 階層ベイズ法 階層ベイズ法が使えるようになる。
第11回 統計的検定 統計的検定が使えるようになる。
第12回 統計的検定の問題点 統計的検定の問題点を理解する。
第13回 モデルの評価 モデルを評価できるようになる。
第14回 実世界 データ解析はツールに過ぎないことを理解し、その上で適切に利用しましょう。
第15回 後半まとめ データ解析の後半まとめ

教科書

特になし。

参考書、講義資料等

特になし。

成績評価の基準及び方法

レポートによる。

関連する科目

  • MCS.T223 : 数理統計学

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

初等確率論と統計学を学んでいること。測度論に基づく確率論はこの講義では使いませんが、測度論に基づく確率論は大切なので修得しておくことをお奨めします。

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