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授業のテーマ
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授業の内容（90分授業＝2時間）
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事前/事後学修の内容
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1
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情報数学特論３を学ぶ上での準備
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本講義で学ぶ事柄やその準備、成績評価について説明する。統計ソフトウェアRの説明。
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配付資料、参考書を用いた予習復習。Rを動かして理解を深める。
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2
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単回帰分析
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単回帰モデル、決定係数、回帰係数の仮説検定
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配付資料、参考書を用いた予習復習。Rを動かして理解を深める。
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3
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重回帰分析（１）
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最小２乗法、最小２乗推定量
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配付資料、参考書を用いた予習復習。Rを動かして理解を深める。
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4
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重回帰分析（２）
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最小２乗推定量の性質
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配付資料、参考書を用いた予習復習。Rを動かして理解を深める。
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5
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重回帰分析（３）
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最尤法、回帰係数の仮説検定
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配付資料、参考書を用いた予習復習。Rを動かして理解を深める。
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6
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重回帰分析（４）
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変数選択
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配付資料、参考書を用いた予習復習。Rを動かして理解を深める。
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7
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非線形回帰分析
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スプライン回帰
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配付資料、参考書を用いた予習復習。Rを動かして理解を深める。
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8
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一般化線形モデル
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ロジスティック回帰モデル
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配付資料、参考書を用いた予習復習。Rを動かして理解を深める。
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9
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判別分析（１）
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線形判別、２次判別
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配付資料、参考書を用いた予習復習。Rを動かして理解を深める。
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10
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判別分析（２）
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フィッシャー判別
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配付資料、参考書を用いた予習復習。Rを動かして理解を深める。
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11
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判別分析（３）
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k近傍法、決定木、ニューラルネットワーク
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配付資料、参考書を用いた予習復習。Rを動かして理解を深める。
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12
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次元圧縮
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主成分分析、ラプラシアン固有マップ、t-SNE
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配付資料、参考書を用いた予習復習。Rを動かして理解を深める。
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13
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クラスター分析（１）
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階層的クラスタリング、k-means法
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配付資料、参考書を用いた予習復習。Rを動かして理解を深める。
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14
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クラスター分析（２）
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混合正規分布
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配付資料、参考書を用いた予習復習。Rを動かして理解を深める。
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15
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クラスター分析（３）
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スペクトラルクラスタリング
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配付資料、参考書を用いた予習復習。Rを動かして理解を深める。
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