到達目標
◇水環境分野において，どのようにプログラムが用いられているのか，基礎的な事項に触れ，どのような計算が行われているのか理解できる．
◇計算結果の理解ができる．
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 数値計算法 | 講義で学習した内容以上の複雑な問題に対して数値計算を用いた計算ができる | 講義で学習した内容を修正して、簡単な数値計算ができる | 講義が理解できず、簡単な計算もできない |
| 多変量解析 | 講義で学習した内容以上の複雑な問題に対して多変量解析を用いた計算ができる | 講義で学習した内容を修正して、簡単な多変量解析を用いた計算ができる | 講義が理解できず、簡単な計算もできない |
| 統計解析 | 講義で学習した内容以上の複雑な問題に対して統計解析を用いた計算ができる | 講義で学習した内容を修正して、簡単な統計解析を用いた計算ができる | 講義が理解できず、簡単な計算もできない |
学科の到達目標項目との関係
専攻科課程 B-2
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JABEE B-2
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教育方法等
概要:
本講義は，本科での学習で十分に学ぶことができなかった数値計算法の基礎や多変量解析等の統計的手法を，実際にRを用いた演習を通してプログラムを実行し，結果を分析することによって学ぶ．
授業の進め方・方法:
講義は各テーマについての解説を行い，その後に実際にプログラムを作成する．
評価方法：
課題50％，最終レポート50％で評価する．
参考図書：
・久保拓弥『データ解析のための統計モデリング入門』岩波書店，2012年，
注意点:
※※※本講義では，各自でPCを用意することが必要です．※※※
本講義は選択科目です．自分の将来や興味を考えて登録してください．講義ではR言語を用いてプログラムの作成を行います．基本的な使用法については各自で事前に確認しておいてください．また，本講義は演習が中心となる講義です．出席し，講義内で行われる演習の課題を提出することが大切です．課題提出が行われないと単位の取得が困難になります．
課題に対して自学自習の時間が必要になります．学んだ知識や手法を各自の研究に活かすことで自学自習となるので積極的に取り組むこと．
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
ガイダンス |
数値計算法や統計解析法がどのように使われるのか説明できる
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| 2週 |
Rの基礎 |
R-Studioを各自のPCに導入し、簡単な計算ができる
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| 3週 |
数値計算法①（オイラー法とルンゲクッタ法） |
オイラー法とルンゲクッタ法について説明でき、簡単な計算ができる
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| 4週 |
数値計算法②（差分法） |
差分法について説明でき、簡単な計算ができる
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| 5週 |
数値計算法③（ニュートン法） |
ニュートン法について説明でき、簡単な計算ができる
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| 6週 |
多変量解析①（重回帰分析） |
重回帰分析について説明でき、簡単な計算ができる
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| 7週 |
多変量解析②（主成分分析） |
主成分分析について説明でき、簡単な計算ができる
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| 8週 |
多変量解析③（クラスター分析） |
クラスター分析について説明でき、簡単な計算ができる
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| 4thQ |
| 9週 |
統計解析①（一般化線形モデル①） |
ポアソン回帰について説明でき、簡単な計算ができる
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| 10週 |
統計解析②（一般化線形モデル②） |
様々な一般化線形モデルの手法について説明でき、簡単な計算ができる
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| 11週 |
統計解析③（一般化線形混合モデル） |
一般化線形混合モデルについて説明でき、簡単な計算ができる
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| 12週 |
レポートの作成 |
自ら設定したテーマに関して統計解析を行うことができ、結果を考察できる
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| 13週 |
レポートの作成 |
自ら設定したテーマに関して統計解析を行うことができ、結果を考察できる
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| 14週 |
レポートの作成 |
自ら設定したテーマに関して統計解析を行うことができ、結果を考察できる
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| 15週 |
レポートの作成 |
自ら設定したテーマに関して統計解析を行うことができ、結果を考察できる
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| 16週 |
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評価割合
| 課題 | レポート | 合計 |
| 総合評価割合 | 50 | 50 | 100 |
| 数値計算法 | 15 | 0 | 15 |
| 多変量解析 | 15 | 25 | 40 |
| 統計解析 | 20 | 25 | 45 |