多変量解析

科目基礎情報

学校	大分工業高等専門学校	開講年度	2017
授業科目	多変量解析
科目番号	1483	科目区分	専門 / 必修
授業形態	授業	単位の種別と単位数	履修単位: 1
開設学科	情報工学科	対象学年	5
開設期	前期	週時間数	2
教科書/教材	永田 靖,棟近雅彦，「多変量解析法入門」 (サイエンス社)
担当教員	靏 浩二

到達目標

(1) データ処理技術における,多変量解析技術の重要性を説明できる (定期試験と課題)
(2) 多変量解析に関する理論と実際の応用例について説明でき，自主的・継続的に学習できる(定期試験と課題)
(3) 各種解析法を用いて分析した結果について，特徴や適用分野を説明できる (定期試験と課題)
(4) 統計的方法を用いて比較的少ないデータを解析し，特徴や傾向を導出して説明できる (定期試験と課題)

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	データ処理技術における,多変量解析技術の重要性を詳細に説明できる	データ処理技術における,多変量解析技術の重要性を説明できる	データ処理技術における,多変量解析技術の重要性を説明できない
評価項目2	多変量解析に関する理論と実際の応用例について説明でき，自主的・継続的に学習できる	多変量解析に関する理論と実際の応用例について説明でき，継続的に学習できる	多変量解析に関する理論と実際の応用例について説明できっず，自主的・継続的に学習できない
評価項目3	種解析法を用いて分析した結果について，特徴や適用分野を詳細に説明できる	種解析法を用いて分析した結果について，特徴や適用分野を説明できる	種解析法を用いて分析した結果について，特徴や適用分野を説明できない
評価項目4	統計的方法を用いて比較的少ないデータを解析し，特徴や傾向を導出して詳細に説明できる	統計的方法を用いて比較的少ないデータを解析し，特徴や傾向を導出して説明できる	統計的方法を用いて比較的少ないデータを解析できず，特徴や傾向を導出して説明できない

学科の到達目標項目との関係

自主的，継続的に学習する能力 JABEE基準1(2)(g)

(分野別要件(工学(融合複合・新領域))基礎工学の知識･能力 JABEE基準2.1(1)

情報技術、専門工学の基礎を身につける 大分高専学習教育目標(B2)

教育方法等

概要:

多変量解析は、多くのデータから統計的手法を用いて，データ間の相関や特徴などを抽出して分析する手法です．情報化社会の進展に伴い，日々生み出される膨大なデータを，多変量解析の手法を用いて分析し，その結果が経営や医学，生命工学など多くの分野で活用されています．本講義においては、各種の多変量解析の手法を比較的小規模のデータを用いて説明し，多変量解析の概念と基本的な使い方を習得することを目的とします．

授業の進め方・方法:

多変量解析の理解に必要な確率と統計，線形代数について各自で復習しておくこと

注意点:

・講義の途中で，何時でも質問してよいことにする
・関数電卓を使うことがあるので，授業と試験の時は用意しておくこと
・教室で授業を行うが、情報システム実験室を使うことがある

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
前期
	1stQ
		1週	多変量解析に関する導入	多変量解析を理解するのに必要となる統計的知識を確認する
		2週	単回帰分析	単回帰分析の方法を理解する
		3週	重回帰分析	重回帰分析方法を理解する
		4週	重回帰分析	変数がp個の場合の重回帰分析方法を理解する
		5週	数量化１類	数量化１類の方法を理解する
		6週	判別分析	判別分析の方法を理解する
		7週	数量化２類	判別に用いるデータが，質的変数の場合について理解する
		8週	前半の復習とコンピュータ利用による演習	コンピュータを用いて解析できる
	2ndQ
		9週	前期中間試験
		10週	前期中間試験の解答と解説 主成分分析	主成分分析の方法を理解する
		11週	数量化３類	数量化３類の方法を理解する
		12週	多次元尺度構成法	多次元尺度構成法の方法を理解する
		13週	クラスター分析	クラスター分析の方法を理解する
		14週	後半の復習とコンピュータ利用による演習	コンピュータを用いて解析できる
		15週	前期期末試験
		16週	前期期末試験の解答と解説

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	80	0	0	0	0	20	100
基礎的能力	20	0	0	0	0	10	30
専門的能力	60	0	0	0	0	10	70
分野横断的能力	0	0	0	0	0	0	0