2025年 短期大学部 シラバス - ものづくり・サイエンス総合学科
設置情報
| 科目名 | 多変量解析 | ||
|---|---|---|---|
| 設置学科 | ものづくり・サイエンス総合学科 | 学年 | 2年 |
| 担当者 | 竹井 優美子 | 履修期 | 後期 |
| 単位 | 2 | 曜日時限 | 木曜1 |
| 校舎 | 船橋 | 時間割CD | E41S |
| クラス | |||
| ポリシー | ディプロマ・ポリシー【DP】 カリキュラム・ポリシー【CP】 | ||
概要
| 学修到達目標 | 今まで学んできた線形代数や微分積分学の基礎知識を基に、シラバスに記載された各分析法の手法を学び、その適用例と計算法を演習問題によって習得する。また各分析法について関連問題を解き、得られた結果について解釈し自らの言葉でそれを表現する事ができる。 |
|---|---|
| 授業形態及び 授業方法 |
[対面授業] 講義を聴いて理解し、演習問題やレポート課題に取り組む。 |
| 履修条件 | 微分積分 I, II, 線形代数、線型空間論、数理統計 I, II を履修している事が望ましい。 |
| ディプロマ・ポリシー（DP）及びカリキュラム・ポリシー（CP）との関連 | 本授業科目はDP3及びCP3に該当しています。 科目ナンバリング:MFmIs-303 |
授業計画
| 第1回 | イントロダクション：シラバスに記載されている事柄について確認し、これから学ぶ多変量解析の内容について紹介する。 | 事前学習：シラバスをよく読み、質問事項などをまとめておく。 事後学習：シラバスに記載された参考書などを実際に手に取り確認する。 | 事前学修：1.0 事後学修：3.0 |
|---|---|---|---|
| 第2回 | 回帰分析（１）：最小２乗法、回帰式などについて学ぶ。 | 事前学習：数理統計 II の内容や線形代数の復習をし、質問があればまとめておく。 事後学習：講義内容を復習し、扱った問題を見直して解けるようにしておく。 | 事前学修：2.0 事後学修：2.0 |
| 第3回 | 回帰分析（２）：重回帰分析の手法について学ぶ。 | 事前学習：前回の講義内容を復習し、質問があればまとめておく。 事後学習：講義内容を復習し、扱った問題を見直して解けるようにしておく。 | 事前学修：2.0 事後学修：2.0 |
| 第4回 | 数量化：数量化について学ぶ。 | 事前学習：前回の講義内容を復習し、質問があればまとめておく。 事後学習：講義内容を復習し、扱った問題を見直して解けるようにしておく。 | 事前学修：2.0 事後学修：2.0 |
| 第5回 | クラスター分析：クラスター分析の手法について学ぶ。 | 事前学習：前回の講義内容を復習し、質問があればまとめておく。 事後学習：講義内容を復習し、扱った問題を見直して解けるようにしておく。 | 事前学修：2.0 事後学修：2.0 |
| 第6回 | まとめ：前回までに学んだ講義内容について復習する。 | 事前学習：前回までの講義内容を復習し、質問があればまとめておく。 事後学習：講義内容を復習し、扱った問題を見直して解けるようにしておく。 | 事前学修：2.0 事後学修：2.0 |
| 第7回 | 主成分分析（１）：主成分分析についてその目的を学ぶ。 | 事前学習：前回の講義内容を復習し、質問があればまとめておく。 事後学習：講義内容を復習し、新しい言葉の定義を覚える。 | 事前学修：2.0 事後学修：2.0 |
| 第8回 | 主成分分析（２）：主成分分析法を用いた具体的なデータの解析について学ぶ。 | 事前学習：前回の講義内容を復習し、質問があればまとめておく。 事後学習：講義内容を復習し、扱った問題を見直して解けるようにしておく。 | 事前学修：2.0 事後学修：2.0 |
| 第9回 | まとめと小テスト：前回までに学んだ講義内容について復習し、理解度を確認するための小テストを受けて、知識の定式化を図る。 | 事前学習：前回までの講義で学んだ言葉の定義や内容を復習して、演習問題はすべて解けるようにする。 事後学習：小テストで解けなかった問題を解き直す。 | 事前学修：3.0 事後学修：1.0 |
| 第10回 | 判別分析（１）：判別分析の手法を学ぶ。 | 事前学習：小テストで解けなかった問題等の質問をまとめておく。 事後学習：講義内容を復習し、新しい言葉の定義を覚える。 | 事前学修：2.0 事後学修：2.0 |
| 第11回 | 判別分析（２）：具体的なデータから判別分析の問題を解く。 | 事前学習：前回の講義内容を復習し、質問があればまとめておく。 事後学習：講義内容を復習し、扱った問題を見直して解けるようにしておく。 | 事前学修：2.0 事後学修：2.0 |
| 第12回 | 因子分析（１）：因子分析の手法について学ぶ。 | 事前学習：前回の講義内容を復習し、質問があればまとめておく。 事後学習：講義内容を復習し、新しい言葉の定義を覚える。 | 事前学修：2.0 事後学修：2.0 |
| 第13回 | 因子分析（２）：具体的なデータから因子分析の問題を解く。 | 事前学習：前回の講義内容を復習し、質問があればまとめておく。 事後学習：講義内容を復習し、扱った問題を見直して解けるようにしておく。 | 事前学修：2.0 事後学修：2.0 |
| 第14回 | まとめと平常試験：多変量解析の講義で学んだ内容について復習し、理解度を確認するためのテスト問題に取組み、知識の定着化を図る。 | 事前学習：前回までの講義で学んだ言葉の定義や内容を復習して、演習問題はすべて解けるようにする。 事後学習：テストで解けなかった問題を解き直す。 | 事前学修：3.0 事後学修：1.0 |
| 第15回 | まとめ：学んだ多変量解析の解析法全般について振り返り、その適用分野と発展性について探る。 | 事前学習：今までの講義内容を振り返る。 事後学習：今までの講義内容を確認する。テストで解けなかった問題は復習し、解けるようにする。 | 事前学修：2.0 事後学修：2.0 |
その他
| 教科書 |
加藤豊 『例題でよくわかる はじめての多変量解析』 森北出版
この本を用いながら講義を展開する。
|
|---|---|
| 参考書 |
松本裕行 『確率・統計の基礎』 学術図書出版社 2014年 第1版
栗本進二、綿森葉子、田中秀和 『統計学基礎』 共立出版 2016年 第1版
P.G. ホーエル 『初等統計学』 培風館
講義内容で扱った確率・統計の理論等について知識を再確認し復習するために用いると良い。
講義の進度に合わせて適宜紹介する。
|
| 成績評価の方法 及び基準 |
平常点（レポート、小テストなど）50%と理解度確認テスト（平常試験）50%の総合評価とする。提出期限の守れなかったものについては各50%評価とする。 出席回数が総授業数の5分の3（9回）に満たない者は、履修放棄として取り扱い、学業成績をE(判定不可）とする。 |
| 質問への対応 | 授業中の演習の時間等に積極的に質問することを奨励する。 |
| 研究室又は 連絡先 |
初回講義で紹介する。 |
| オフィスアワー |
木曜 船橋 12:20 ～ 13:00
|
| 学生への メッセージ |
多変量解析法は多様な分野で用いられ、重要さを増している。数理統計で学んだ理論を基に、講義を通じてその具体的な分析法と適用法を学び、データ処理の結果と解釈について自らの言葉で考え、その危うさも含めて認識できるようになってほしい。 |