| シラバス参照 |
| 年度 | 2024 |
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| 科目名 | 統計学Ⅱ |
| 担当者名 | 庄野 宏・吉田 暁生 |
| 単位 | 2.0 |
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科目目的 Course Objectives |
この授業では、記述統計学および推測統計学の基礎的事項を学習する「統計学Ⅰ」の内容を踏まえて、重回帰分析、分散分析、ロジスティック回帰を含む一般化線形モデル、因子分析と主成分分析など、代表的な多変量解析の手法を取り上げる。 フリーの統計パッケージ「R」を利用してデータ分析演習を行い、これらの手法に基づく解析ができることを目標とする。 本授業は、社会調査士カリキュラムのE科目に対応している。 |
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到達目標 Class Goal |
・多変量データの因果関係を調べる教師付き学習の様々な方法を理解する。 ・多変量データの相関関係を調べる教師無し学習の様々な方法を理解する。 ・統計解析ソフトRを利用して、多変量解析手法によるデータ分析に必要な技術を習得する。 |
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授業内容 The Content of the Course |
本授業では、代表的な多変量解析手法について、フリーの統計パッケージ「R」による演習を交えて学習する。 前半はRの操作について復習し、後半はビジネスデータを利用して、重回帰分析や分散分析などを含む一般化線形モデル、因子分析などの手法による解析を行う。 |
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授業計画 Class Plan |
第1回 ガイダンス、Rの基本操作(1)（PCへのインストール、Rの起動と終了、Rの電卓機能、Rのエディタ） 第2回 Rの基本操作(2)（変数の定義、外部データの読み込みや書き込みなどの操作、ヘルプやパッケージの利用） 第3回 Rの基本操作(3)（ベクトルと行列、データフレームの読み込みと編集） 第4回 Rの基本操作(4)（基本的なグラフ描画、ヒストグラムや箱ひげ図などのグラフ作成） 第5回 Rの基本操作(5)（相関係数の計算、単回帰分析、Rの関数の作成） 第6回 記述統計学(1)（代表値やグラフなどに基づくデータのプロフィール外観） 第7回 記述統計学(2)（データのバラツキや分布の形状などについての定量的な解析） 第8回 多変量解析の方法(1)（重回帰分析の解説） 第9回 多変量解析の方法(2)（重回帰分析モデルのデータへの当てはめ、重回帰分析モデルにおける変数選択） 第10回 多変量解析の方法(3)（分散分析の解説、分散分析モデルや多項式モデルのデータへの当てはめ） 第11回 多変量解析の方法(4)（ロジスティック回帰分析の解説、ロジスティック回帰分析のデータへの当てはめ） 第12回 多変量解析の方法(5)（一般化線形モデルの解説、一般化線形モデルのデータへの当てはめ） 第13回 多変量解析の方法(6)（因子分析の解説、因子分析と主成分分析） 第14回 多変量解析の方法(7)（因子分析モデルのデータへの当てはめ） 第15回 多変量解析の方法(8)（その他の解析手法）、全体のまとめ 注）授業の進行状況により各回の内容を変更する可能性もありうる。 |
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授業方法 Class Method |
対面形式で実施する。毎回ノートPCを持参すること。 |
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Google Classroom クラスコード Google Classroom - Class Code |
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アクティブ・ラーニングの形態 Form of Active Learning |
PCを活用した双方向授業で、授業時間中に演習を実施する。 |
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準備学習（予習・復習等） Review and Preview |
予習：授業内容に関連する教科書の該当部分に目を通しておく。 復習：授業内容に関連する演習問題やレポート課題に取り組む。 |
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評価方法 Evaluation Method |
・レポート[作品含む](85点) ・平常点(15点) 平常点等配点内訳:授業への積極的参加度15点 |
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課題(試験やレポート等)に対するフィードバックの方法 Task Feedback |
授業中に実施する。 |
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教科書 Textbook |
ビジネスへの統計モデルアプローチ/椿広計/朝倉書店 |
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参考書 Reference Books |
はじめてのR/村井潤一郎/北大路書房 |
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地域との連携 Cooperation with the Community |
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受講上の注意 Notices |
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卒業(修了)認定・学位授与の方針との関連 Relation to the Diploma and Degree Policy |
３．思考・判断 3-3 データサイエンスの観点から身につけた専門的な知識や技能から、ICT社会の課題を論理的に分析し、問題を解決する能力を有している。 |
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実務経験と授業との関連 How the Instructors' Experiences will shape Course Contents |
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教科書コメント |
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