到達目標
経営科学における基礎科目となる統計学の基礎を理解する。
多変量解析の概要について学び、基礎的な解析手法を習得することを目標とする。
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 |
| 評価項目1 | 経営科学における基礎科目となる統計学の基礎を理解し、演習問題を解くことができる。 | 経営科学における基礎科目となる統計学の基礎を理解し、演習問題を説明を聞きながら解くことができる。 | 経営科学における基礎科目となる統計学の基礎を理解し、演習問題を解くことができない。 |
| 評価項目2 | 多変量解析の概要を理解し、分析手法を事例を挙げて説明できる。 | 多変量解析の概要を理解し、分析手法を事例を挙げてやや不十分ながらも説明できる。 | 多変量解析の概要を理解し、分析手法を事例を挙げて説明することができない。 |
| 評価項目3 | 多変量解析の基礎的な分析手法を用いて簡単な演習問題を解くことが出来る。 | 多変量解析の基礎的な分析手法を用いて簡単な演習問題を説明に従って解くことが出来る。 | 多変量解析の基礎的な分析手法を用いて簡単な演習問題を解くことが出来ない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
経営科学における基礎科目となる統計学の基礎を学習する。
過去の実績を時系列分析する各種の需要予測手法，在庫管理，品質管理と信頼性の基礎概念について学ぶ。
多変量解析の基礎について理解する。
授業の進め方・方法:
講義と演習
事前に行う準備学習：前回の講義の復習および予習を行ってから授業に臨むこと
注意点:
単位認定には60点以上の評定が必要である。
学修単位のため、60時間相当の授業外学習が必要である。
授業外学習・事前：授業内容を予習しておく。
授業外学習・事後：授業内容に関する課題を解く。
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 |
オリエンテーション |
シラバスの内容について説明する
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| 2週 |
代表値 |
集団の特徴を代表値でとらえる
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| 3週 |
分布と標準偏差 |
集団の特徴を分布でとらえる
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| 4週 |
基準値と偏差値 |
集団の中における個々のデータの位置をとらえる
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| 5週 |
個体間の距離（１） |
ユークリッド距離の概念について説明できる。
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| 6週 |
個体間の距離（２） |
マハラノビスの汎距離の概念について説明できる。
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| 7週 |
相関分析 |
相関分析により２変数間の関係を調べる
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| 8週 |
多変量解析 |
多変量解析の概念について説明できる。
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| 4thQ |
| 9週 |
重回帰分析（１） |
重回帰分析の概念について説明できる。
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| 10週 |
重回帰分析（２） |
変数クラスター分析について説明できる。
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| 11週 |
判別分析（１） |
判別分析の概念について説明できる。
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| 12週 |
判別分析（２） |
判別分析演習
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| 13週 |
主成分分析（１） |
主成分分析の概念について説明できる。
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| 14週 |
主成分分析（２） |
主成分分析演習
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| 15週 |
期末試験 |
これまでに学んだ内容について試験を行う
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| 16週 |
成績確認 |
期末試験の成績確認
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評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | 課題 | 合計 |
| 総合評価割合 | 70 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 | 100 |
| 基礎的能力 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 25 |
| 専門的能力 | 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 60 |
| 分野横断的能力 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 15 |