2020年度 環境統計学   Environmental Statistics

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開講元
土木工学コース
担当教員名
吉村 千洋 
授業形態
講義
メディア利用
Zoom
曜日・時限(講義室)
火5-6(Zoom)  金5-6(Zoom)  
クラス
-
科目コード
CVE.G402
単位数
2
開講年度
2020年度
開講クォーター
4Q
シラバス更新日
2020年9月18日
講義資料更新日
-
使用言語
英語
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講義の概要とねらい

本講義では環境関連研究および環境管理においてデータ処理に必要となる主な手法を取り上げ、その解説と演習を組み合わせて進めます。具体的なトピックは、確率分布、仮説検定、多変量解析、時系列分析、機械学習およびリスク評価などです。学生は実質的にスキルを取得するために演習に取り組むことが求められ、理論と応用の両方で理解しながら授業を進めます。
このように本講義は、環境科学と管理で得られる典型的なデータを対象として、分析・解釈するための一般的な統計スキルを修得させ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って次の能力を修得する。
1.環境問題を科学的に理解するために有効となる主要な統計解析およびモデル化手法を説明できる。
2.特定の環境問題やデータタイプに応じて適切な統計解析手法を選択できる。
3.主要な統計解析およびモデル化手法を具体的なデータに適用でき、そしてその結果の解釈ができる。

キーワード

仮説検定、回帰分析、サンプリングと実験デザイン、多変量解析、統計モデル、機械学習、モンテカルロ法

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

理論と実践の両者において十分な理解を得るために、学生は毎回演習に取り組むことが求められます。

授業計画・課題

  授業計画 課題
第1回 ガイダンス  環境科学および環境工学における統計の重要性、仮説の役割 環境科学および環境工学における統計の重要性を理解し、仮説の役割を学ぶ
第2回 環境変動と確率分布 環境中の各種プロセスを理解するための確率分布や仮説検定を理解し、演習に取り組む
第3回 t検定とデータ変換 t検定とデータ変換の重要性および手法を理解し、演習に取り組む
第4回 相関分析 相関分析を理解し、演習に取り組む
第5回 分散分析 分散分析を理解し、演習に取り組む
第6回 重回帰分析 重回帰分析を理解し、演習に取り組む
第7回 演習 授業前半の統計手法を復習し、演習に取り組む
第8回 回帰モデル 主要な回帰モデルおよびその適用方法をを理解し、演習に取り組む
第9回 時系列解析 時系列解析を理解し、演習に取り組む
第10回 機械学習 主要な機械学習のアルゴリズムを理解し、演習に取り組む
第11回 多変量解析 (1)  序列化手法、主成分分析 序列化手法と主成分分析を理解し、演習に取り組む
第12回 多変量解析 (2)  クラスター分析 クラスター分析を理解し、演習に取り組む
第13回 生物多様性の評価 生物多様性の評価法を理解し、演習に取り組む
第14回 リスク評価およびモンテカルロ法 モンテカルロ法およびリスク評価を理解し、演習に取り組む

授業時間外学修(予習・復習等)

学修効果を上げるため,教科書や配布資料等の該当箇所を参照し,「毎授業」授業内容に関する予習と復習(課題含む)をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

特になし

参考書、講義資料等

Modern Statistics for the Life Science, 2002, A. Grafen and R. Hails, Oxford University Press
Biostatistical Analysis, 1999, J. H. Zar, Prentice Hall
Multivariate Statistics for the Environmental Sciences, 2003, P. J. A. Shaw, Hodder Arnold
Environmental and Ecological Statistics with R, 2010, S. S. Quin, CRC Press

成績評価の基準及び方法

演習(含レポート) 70%
授業中の議論  30%
14回中、10回以上の出席が必須

関連する科目

  • CVE.G401 : 水環境科学
  • CVE.G310 : 水環境工学
  • CVE.B311 : 河川工学
  • CVE.B310 : 海岸・海洋工学
  • CVE.B401 : 水資源システム

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

履修条件は設けない

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