シラバス情報
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教員名 ： 鈴木 知道
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科目授業名称（和文） Name of the subject/class (in Japanese)
多変量解析
科目授業名称（英文） Name of the subject/class (in English)
Multivariate analysis
授業コード Class code
9974171
科目番号 Course number
74BESTA301
教員名
鈴木 知道
Instructor
Tomomichi Suzuki
開講年度学期
2024年度前期
Year/Semester
1st Semester, 2024
曜日時限
木曜2限
Class hours
2nd Period, Thursday
開講学科・専攻 Department
創域理工学部 経営システム工学科
Department of Industrial and Systems Engineering, Faculty of Science and Technology 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)
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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
代表的な統計的手法である多変量解析について，その手法の適用の仕方，解析結果の解釈
という観点から学習する． 目的 Objectives
統計的データ解析において必要となる多変量解析の手法について理解する．本学科の
ディプロマ・ ポリシーに定める『経営システム工学科の学問分野に応じた基礎学力と， その上に立つ専門知識。』を実現するための科目です． 到達目標 Outcomes
重回帰分析，主成分分析，判別分析，クラスター分析などの多変量解析手法の理論的な
部分を理解するとともに，現実のデータ解析を行う実践力を習得する． 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
２年次までの統計及び演習１〜４を修得していることが望ましい．必要に応じて，補助資料を配付する．
アクティブ・ラーニング科目 Teaching type（Active Learning）
小テストの実施 Quiz type test
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準備学習・復習 Preparation and review
指定の教科書の授業計画と対応する章について，各回の準備と復習を十分しておくこと.
成績評価方法 Performance grading policy
提出物が所定の基準を満たしていることを前提とし，定期試験や演習などを総合して最終成績とする．
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)
Y
書誌情報 Bibliographic information
「多変量解析入門」永田靖・棟近雅彦共著，サイエンス社(2001) ISBN4-7819-0980-9
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
「入門統計解析法」永田靖著，日科技連(1992) ISBN4-8171-0266-7
授業計画 Class plan
１ オリエンテーション ２ 統計復習・相関分析３ 単回帰分析 ４ 重回帰分析１（推定値） ５ 重回帰分析２（行列表現） ６ 重回帰分析３（変数選択） ７ 重回帰分析４（解析例） ８ 主成分分析１（概要） ９ 主成分分析２（解析例） １０ 判別分析１（概要） １１ 判別分析２（解析例） １２ クラスター分析１（概要） １３ クラスター分析２（解析例） １４ その他の多変量解析 １５ 到達度評価 授業担当者の実務経験 Work experience of the instructor of the class
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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
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