●本授業の目的およびねらい
多変量解析の基礎について学び、身近な現象への適用を通して「データの背後に潜む現象の理解」のための知識やスキルを習得する。また、学生によるプレゼンテーションを毎週実施し、発表に必要なノウハウを習得する。
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●履修条件あるいは関連する科目等
数学の基礎知識（高校程度）、コンピュータリテラシーの基礎知識
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●授業内容
本講義の内容は以下の通りである。
１．オリエンテーション
２．重回帰分析
３．主成分分析
４．判別分析
５．ロジスティック回帰分析
６．グループごとの調査項目の決定
７．調査・分析とグループ討論
８．調査・分析結果のプレゼンテーション
９．プレゼンテーションに対する質疑討論
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●成績評価の方法
出席、プレゼンテーションおよび質疑を総合して評価する。
履修取り下げ制度を採用する。
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●教科書
特に指定はありません。
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●参考書
特に指定はありません。
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●注意事項
本講義で必要な資料は第一回の講義の際に配布します。
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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)
データを解析する手法は、自然科学や社会科学、人文科学等あらゆる分野で必要不可欠な基礎知識です。本講義では学生自身が自らが定めたテーマに沿って、データ解析の基本を学び、体験します。また、プレゼンテーションに必要なスキルの習得や、他分野の学生とのディスカッションを通した広い視野の涵養を目指します。
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