- 開講元
- 数理・計算科学系
- 授業形態
- 講義
- メディア利用科目
- 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
- 2017年度
- 開講クォーター
- 4Q
- シラバス更新日
- 2017年4月18日
- 講義資料更新日
- 2017年1月31日
- 使用言語
- 日本語
- アクセスランキング
-
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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仕組みとそ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、その仕組みを理解し、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。さらに、本当の学問は数学を基盤とし、大きな視点や深い理解を与えてくれるものであることを理解できるようになりましょう。
キーワード
データ解析, 実世界, 道具, データ解析の限界、本当の学問とは何かを理解する
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
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。本当の学問とは何かを忘れないようにしましょう。
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 | 回帰分析とその応用 | 線形回帰が使えるようになる |
| 第3回 | 判別分析とその応用 | 判別分析が使えるようになる。 |
| 第4回 | 因子分析とその応用 | 因子分析が使えるようになる。 |
| 第5回 | 主成分分析とその応用 | 主成分分析が使えるようになる。 |
| 第6回 | クラスタ分析とその応用 | クラスタ分析が使えるようになる。 |
| 第7回 | 時系列予測とその応用 | 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 | ベイズ法とその応用 | ベイズ法が使えるようになる。 |
| 第10回 | 階層ベイズ法とその応用 | 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 | 予測精度とモデルの評価 | モデルを評価できるようになる。 |
| 第14回 | 実世界とモデルの検証 | モデルを検証できるようになる。 |
| 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。
