データ解析

Data Analysis

9963435

63MASTS302

安藤　宗司

Shuji Ando

2024年度後期

2024 Second Semester

木曜2限

創域理工学部　情報計算科学科

Department of Information Sciences, Faculty of Science and Technology

2.0単位

講義

Lecture

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

概要：
今日の目覚ましく発達した情報化社会において文科系・理科系を問わず統計的手法は広く用いられている。この科目は選択であるが，情報科学科の学生はもちろんのこと，理工系のすべての学生にとって統計的知識はもはや必須であり，少なくともこの程度のことは知っておいてほしい理論的基礎を具体例とともに解説する。なお，大学院の数理統計学特論，統計学特論，カテゴリカルデータ解析特論，応用確率統計論などの講義の基礎となっている重要な科目である。

目的：
統計学１，統計学２，多変量解析に引き続き，統計的なものの考えや統計手法の基礎を学ぶことを目標にしている。なお，学生がより深く身につけられるよう数多くの具体例や問題を扱っていく。
本学科のディプロマ・ポリシーにある「情報科学分野に応じた専門知識」を身に付け，「自然科学・科学技術の分野のみならず社会における多様な情報を論理的に分析し，問題の発見，さらにはその解決に貢献しうる能力」を獲得するための科目である。 時間や空間に伴う音や画像データは信号データとして扱うことができる．このようなデータを解析のためにフーリエ変換の概要を学ぶ。
本学科のディプロマ・ポリシーにある「情報科学分野に応じた専門知識」を身に付け，「自然科学・科学技術の分野のみならず社会における多様な情報を論理的に分析し、問題の発見、さらにはその解決に貢献しうる能力」を獲得するための科目である。

到達目標：　
統計学１，統計学２，多変量解析とともにデータ解析を学ぶことにより，情報科学に関わる分野における原理と応用をより一層体系的に身につけることができる。そして自然科学，科学技術の分野のみならず情報科学分野，社会における多様な情報を論理的に分析し，問題の発見，さらにはその解決に貢献しうる能力を有するようになる。更には情報科学に関わる分野における十分な見識を礎として，社会及び自然に対して客観的判断をもとに責任ある態度をとることができる。　

本学科のカリキュラムポリシーにある「数学を基盤とし，情報を数量化し科学的に分析し，処理する能力」を身につけ，ディプロマポリシーにある「情報科学分野に応じた基礎学力と，その上に立つ専門知識」を身に付けるための科目である。

積極的にこの授業に取り組むことにより，情報科学に関わる分野における原理と応用を体系的に身につけることができる。そして自然科学，科学技術の分野のみならず情報科学分野，社会における多様な情報を論理的に分析し，問題の発見，さらにはその解決に貢献しうる能力を有するようになる。更には情報科学に関わる分野における十分な見識を礎として，社会及び自然に対して客観的判断をもとに責任ある態度をとることができる。 

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/​​​

統計学１，統計学２，多変量解析を履修していることが望ましい。 本授業では統計解析ソフトSASを使う。SASをインストール可能なコンピュータがある事が望ましい。

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予習と復習を合わせて週４時間を目安とする。 

到達度評価(60%)，中間試験(40%)により総合的に評価する。

・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

N

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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/

佐和隆光. 回帰分析 (新装版). 朝倉書店, 2020.
Dobson, A. J. An Introduction to Generalized Linear Models, 4th edition. Chapman and Hall/CRC, 2018.
杉本知之. 生存時間解析 (統計解析スタンダード). 朝倉書店, 2021.

第１回：ガイダンス，統計学1，統計学2及び多変量解析の復習1
　記述統計
第２回：統計学1，統計学2及び多変量解析の復習2
　統計的推測（推定）
第３回：統計学1，統計学2及び多変量解析の復習3
　統計的推測（検定）
第４回：統計学1，統計学2及び多変量解析の復習4
　線形回帰モデル（最小二乗法，最尤法）
第５回：一般化線形モデル1
　指数分布族
第６回：一般化線形モデル2
　推定
第７回：一般化線形モデル3
　正規線形モデル
第８回：学習内容の点検と確認
　中間試験
第９回：生存時間データ解析1
　生存関数，ハザード関数
第１０回：生存時間データ解析2
　生存関数の推測
第１１回：生存時間データ解析3
　Cox回帰分析
第１２回：生存時間データ解析4
　統計検定1級応用（医薬生物学）の過去問
第１３回：サンプルサイズ設計1
　仮説検定とサンプルサイズ設計
第１４回：サンプルサイズ設計2
　平均値を対象とした仮説検定に対するサンプルサイズ設計
第１５回：学習内容の点検と確認
　到達度評価試験 

安藤宗司：会社員（製薬企業）医薬品開発（治験）における統計解析の実務経験を活かして講義する
Shuji Ando：Company employee (Pharmaceutical company) Drug development

SAS

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なし

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