多変量解析２（多変量解析２）

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

多変量解析２（多変量解析２）

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

Multivariate Analysis 2

授業コード　Class code

9914704

科目番号　Course number

14MAPTS306

教員名

中川　智之

Instructor

Tomoyuki Nakagawa

開講年度学期

2026年度後期

Year

2026年度

Semester

②Second semester

曜日時限

木曜3限

Class hours

Thursday 3rd Period

開講学科・専攻　Department

理学部第一部　応用数学科

Department of Applied Mathematics, Faculty of Science Division Ⅰ

単位数　Course credit

2.00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

統計的データ解析法は，近年の情報化社会において，マーケティングリサーチ，人事・組織評価などのビジネス分野や，自然科学，社会科学，行動科学などの学術分野においてもますます重要性が増している．本講義では，伝統的な多変量解析手法に加えて，比較的新しいデータ解析手法に関する基本的な問題を取り扱い，理論や実践法の習得を目指す．

目的　Objectives

伝統的な多変量解析手法に加えて，比較的新しいデータ解析手法について理解する．

到達目標　Outcomes

１. 多変量解析の各種方法論について理解する．
２. Lasso などの比較的新しいデータ解析手法について理解する．
３. 統計解析ソフトR/RStudioを用いて、基本的なデータ分析を行うことが出来る．

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

１．1年次で学習する微積分および線形代数，2年次で学習する数理統計学の基礎知識を前提とする．
２．前期に開講されている「多変量解析（多変量解析１）」の講義を受講していることが望ましい．
３．講義計画は，状況により変更する可能性がある．

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

-

準備学習・復習　Preparation and review

毎回授業に出席し，次回の授業までに復習を十分に行い，次回の授業に臨むこと．

成績評価方法　Performance grading policy

レポート課題および到達度評価を総合的に評価する．

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

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://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

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

参考書・その他資料　Reference and other materials

必要に応じて, 適宜指示する．

授業計画　Class plan

＊本科目は、原則としてすべての講義回を対面講義として実施する対面授業科目である。

１　講義のガイダンス

２　回帰モデル (1)

３　回帰モデル (2)

４　回帰モデル (3)

５　正則化 (1)

６　正則化 (2)

７　Lasso (1)

８　Lasso (2)

９　多重検定 (1)

１０　多重検定 (2)

１１　因子分析 (1)

１２　因子分析 (2)

１３　ロジスティック回帰 (1)

１４　ロジスティック回帰 (2)

１５　到達度の確認と解説

担当教員の実務経験とそれを活かした教育内容　Work experience of the instructor

-

教育用ソフトウェア　Educational software

-

この講義では，Rプログラミング言語を使用する．学習内容をより深く理解するために，ご自身のコンピュータにRとR Studioをインストールすることを推奨する．

備考　Remarks

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

N

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