情報数学特別講義（情報数学特別講義１）

科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)

情報数学特別講義（情報数学特別講義１）

科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)

Topics in Information Theory （情報数学特別講義１）

授業コード　Class code

9911G02

科目番号　Course number

11ISCIP303

教員名

中川　裕之

Instructor

Hiroyuki Nakagawa

開講年度学期

2024年度前期

Year/Semester

2024 First semester

曜日時限

水曜1限

Class hours

Wednesday First Period

開講学科・専攻　Department

理学部第一部　数学科

Department of Mathematics, Faculty of Science Division Ⅰ

単位数　Course credit

2.0単位

授業の方法　Teaching method

講義

Lecture

外国語のみの科目（使用言語）　Course in only foreign languages (languages)

-

授業の主な実施形態　Main class format

① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

概要　Description

「数理統計学1・2 」の内容をもとに、統計解析手法を用いた多変量解析について理解し、実際のデータを使って予測や評価を行うとともに、結果の解釈や適合度の判断を行う。多変量解析について基本的な手法は説明するが、実際の解析はExcel，Ｒ（Commander），Python，StaatAppなど各自の得意なソフトやアプリを使用してそれぞれで行う。授業では（特に、手法説明後の授業では）、発表した分析結果の解釈についてプレゼンテーション、議論を行うことが主となる。

目的　Objectives

本講義では、重回帰分析や主成分分析といった多変量解析を実際に行う経験を通して、多変量解析の手法や結果の解釈方法について理解することを目的としている。

到達目標　Outcomes

到達目標は以下のとおりである。
（１）重回帰分析や主成分分析の手法を理解すること
（２）重回帰分析や主成分分析の結果を解釈方法を理解すること
（３）実際のデータについて多変量解析を行い、適切に結果を解釈できること

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/

履修上の注意　Course notes prerequisites

各自、相関や回帰について復習を行っておくこと。授業中にも簡単な解説は行います。

アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）

ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion／プレゼンテーション　Presentation

-

準備学習・復習　Preparation and review

分析に必要なデータの収集。プレゼンテーションに向けて重回帰分析や主成分分析を行うこと。

成績評価方法　Performance grading policy

平常点（議論への参加）　10%
プレゼンテーションの内容　70%
到達度評価　20％
で評価する。

学修成果の評価　Evaluation of academic achievement

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

教科書　Textbooks/Readings

教科書の使用有無（有=Y , 無=N）　Textbook used(Y for yes, N for no)

N

書誌情報　Bibliographic information

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MyKiTSのURL（教科書販売サイト）　URL for MyKiTS(textbook sales site)

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料　Reference and other materials

主たる参考書
・Excel、ＲやPythonでの統計処理に不慣れな方は次の書籍の購入をお勧めします。
藤本壱、「Excelでできるらくらく統計解析」、自由国民社
・Excelでの統計処理を学びたい方は次の書籍がお勧めです。
日花弘子、「Excelで学ぶ統計解析本格入門」、SBクリエイティブ
・ＲCommanderでの統計処理を学びたい方は次の書籍がお勧めです。
大森崇・阪田真己子・宿久洋、「R Commanderによるデータ解析第2版」、共立出版

授業計画　Class plan

第１回　情報数学、特に数理統計学の基本概念の確認
　統計アドインなどのインストール
第２回　相関と回帰，情報と分散の関係
第３回　散布図と相関係数
第４回　単回帰分析の概要
第５回　単回帰分析による予測−単回帰分析の演習１−
第６回　単回帰分析結果の解釈−単回帰分析の演習２−
第７回　多変量解析について
第８回　重回帰分析の考え方
第９回　重回帰分析による予測ー重回帰分析の演習１ー
第１０回　重回帰分析の適合度の判定ー重回帰分析の演習２ー
第１１回　主成分分析について
第１２回　主成分分析の結果の見方
第１３回　主成分分析による評価
第１４回　その他の多変量解析ー判別分析などー
第１５回　統計解析に関するまとめ

授業担当者の実務経験　Work experience of the instructor of the class

国内の教育測定の研究所で働いた経験を活かして、多変量解析に関する講義を行う。

教育用ソフトウェア　Educational software

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備考　Remarks

授業でのBYOD PCの利用有無　Whether or not students may use BYOD PCs in class

Y

授業での仮想PCの利用有無　Whether or not students may use a virtual PC in class

N

シラバス情報