多変量解析 (120009) Multivariate Analysis (120009)
 
◇ 担当教員 Instructor : 池田 和司(Kazushi Ikeda / いけだ かずし)、 金谷 重彦(Shigehiko Kanaya / かなや しげひこ)
◇ 単位数 Credits : 1単位 ◇ 選択・必修 Required/Elective : 選択 ◇ 講義室 Room : L1
◇ 講義スタイル Style : 講義/公開
◇ 開講時期 Quarter : Ⅱ期 木曜3限

◇ 授業目的 Course goals : 「データ解析基礎」では,データ解析における統計科学の重要性を認識し,実際にデータをどのように統計処理すべきかを学んだ.本講義はその続編である.
実際に得られるデータは1変数ではなく多変数であることが多い.たとえば入試には小論文,英語,数学,面接が課されるが,その成績は一般に独立ではない.そのような時,我々教員はどのようにそれらを評価し,学生を合格させればよいだろうか.
「データ解析基礎」の多重検定でみたように,多くの要素を同時に見ようとすると,1つの時とは異なる問題が生じる.本講義ではそのような多変数のデータを扱うための基礎を習得する.

"Basic Data Analysis" gives lectures on the importance of statistical analysis as well as how to apply statistical analysis to real data. This subject extends to the cases of multiple variables, which are more practical in many applications.
◇ 授業内容 Course description : 1. 回帰分析 regression analysis
2. 重回帰分析 multiple regression analysis
3. PLS (Partial Least Squares)
4. 相関係数 correlation coefficient
5. クラスタリング clustering
6. PCA (Principle Component Analysis) and ICA (Independent Component Analysis)
7. その他の話題 Other topics

◇ 教科書 Textbook : Not specified.
◇ 参考書 Reference materials :
◇ 履修条件 Prerequisites : 「データ解析の基礎」を履修すること.
Take "Basic Data Analysis"
◇ 成績評価 Grading : レポート課題あるいは講義中の考査により評価する.
To be evaluated by reports and/or tests in the lectures.
◇ オフィスアワー Office Hours : 特に定めない.
Anytime if appointed.
◇ 配布資料 Handouts :
種類 公開日 教材名 備 考

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2016-06-09 多変量データ(北京オリンピック10種競技)

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2016-06-09 講義資料(金谷)-1

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2016-06-16 講義資料(金谷)-2

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2016-06-16 講義資料(金谷)-3

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2016-06-30 講義資料(金谷)-4
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