●本授業の目的およびねらい
本講義では、システム工学への入門として多変量解析とよばれるデータ解析のツールを紹介する。この多変量解析は、その大半が線形代数学と解析学の初歩的な部分で理解できるため、文系学生を対象とする本講義で扱うことに適しており、文系学生が将来直面するであろう様々な問題に適用できるツール群である。本講義のねらいは、通常の文系出身者が持たないような、データ解析の科学的方法を修得することである。なお、大学レベルの数学的予備知識は必要に応じて講義中に説明を加える予定である。
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●履修条件あるいは関連する科目等
自習、レポート課題を行うため、ＥＸＣＥＬを使える環境にあることが必要である。
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●授業内容
最近は、理系だけでなく文系の分野にもますます数学的手法が使われるようになってきた。このような傾向は、たとえば自分の主張を他人に認めさせるためには論理的説明が必要であり、その主張の根拠を明確な形で示す必要があるからであろう。多変量解析は、与えられたデータを特徴付ける客観的な数字を効果的に探り出す方法である。本講義では、多変量解析の中でも最も利用されている３つのツール、回帰分析、主成分分析、そして因子分析を中心に説明する。これらの方法を理解するためには、多少の数学的知識が必要となるが、文系の学生を念頭において、数学的知識をその都度補いながら講義を進めていく。多くの例を紹介し、各方法の考え方、使い方を実例を通して理解、活用できるように工夫する。これらの方法は適切なデータとデータ分析の方針が与えられてはじめてその威力を発揮するものであるので、教科書などでは説明されることの少ない、データの集め方やその利用の仕方についても課題を通して経験してもらう。
１．多変量解析の準備
２．重回帰分析
３．主成分分析
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●成績評価の方法
課題レポートと報告発表を評価し、１００点満点で６０点以上を合格とする。期末試験は実施しない。履修取り下げ制度を採用する。
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●教科書
なし。毎回プリントを配布する。
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●参考書
特に指定しない。
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●注意事項
特になし。
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●本授業に関する参照Webページ
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●担当者からの言葉(Webページのみ表示)
本講義では、多変量解析の基礎を学びながら各自が自身のテーマを設定し、学んだことがらを用いてデータの解析を行います。どのようなテーマを選んで、解析から何がわかったかを考えることが重要です。また、他の人の発表から学ぶことも多いはずです。なお、高校の数学で未履修の部分についても、必要に応じて、補習を行います。
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