授業概要
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多変量解析の代表的な手法(重回帰分析、主成分分析、因子分析、判別分析、クラスター分析)について (1)概念 (2)数理的手法 (3)統計ソフトRを使用したデータの解析 について講義と実習を交えて解説する。特に実習での出席とレポート提出は重視される。
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In this class, we study the basic of the multivariate statistics and its data analysis techniques.
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キーワード
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重回帰分析、主成分分析、因子分析、判別分析、クラスター分析、統計ソフトR
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授業形態 (項目)
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授業形態 (内容)
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使用する教材等
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履修条件等
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特に条件はないが、数理統計学を履修していることが望ましい。
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履修に必要な知識・能力
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特にないが、データ解析や計算機の運用に関心を持っていることが望ましい。
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到達目標
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No
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観点
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詳細
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1.
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5つの手法の概念を理解し、数式で理解し、統計ソフトRで実際に解析できるようになること
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2.
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B:専門的技能
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3.
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C:汎用的技能
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4.
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D:態度・志向性
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授業計画
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No
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進度・内容・行動目標
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講義
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演習・その他
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授業時間外学習
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1.
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5つの手法2~4回の授業を当てる。重回帰は4回、主成分は4回、因子分析2回、判別2回、 クラスタリング2回の予定。 それぞれ1,2回の実習を予定。
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◯
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Rを使った実習
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無し
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授業以外での学習にあたって
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Rを自分のパソコンにインストールして練習を積むこと。WEBで検索すれば様々な解説が参考にできる。 理論的には授業を基本とし、よろ欲があれば参考書を利用すること
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テキスト
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参考書
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授業資料
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成績評価
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成績評価基準に関わる補足事項
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ルーブリック
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学習相談
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添付ファイル
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授業担当者の実務経験有無
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授業担当者の実務経験内容
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その他
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更新日付
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2016-03-31 02:36:52.705
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