|
教員名 : 鈴木 知道
|
科目授業名称(和文) Name of the subject/class (in Japanese)
多変量解析特論
科目授業名称(英文) Name of the subject/class (in English)
Advanced Multivariate Analysis30
授業コード Class code
997D403
科目番号 Course number
74AISTA502
教員名
鈴木 知道
Instructor
Tomomichi Suzuki
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, Third Period
開講学科・専攻 Department
創域理工学研究科 経営システム工学専攻
Department of Industrial and Systems Engineering, Graduate School of Science and Technology 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
多変量解析の工学への応用に関する諸問題の中から、適切な問題を一つ選び、その問題を深く考究する。
Discuss and understand the application of multivariate analysis to a selected problem in engineering. 目的 Objectives
多変量解析手法の工学への応用について理解する。
本専攻のディプロマ・ポリシー「理工学研究科経営工学専攻において修得した高度な専門知識・研究能力と教養をもとに、自ら課題を発見・設定し、解決する能力」に該当する科目である。 Understand applications of multivariate analysis in engineering. This class aims to achieve the department diploma policy - "Ability to solve problems using advanced knowledge in Industrial Administration". 到達目標 Outcomes
多変量解析手法を工学における問題解決で適用できる能力を身につける。
Acquire the ability to apply various multivariate analyses to problem solving in engineering. 卒業認定・学位授与の方針との関係(学部科目のみ)
履修上の注意 Course notes prerequisites
多変量解析についての基本的な内容を理解していることが必要である。
隔年(偶数年度)に開講する。 Basic understanding (undergraduate level) of statistical methods are required. Open every other year. 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
準備学習・復習については、各回ごとに指示する。詳細は「授業計画」を参照すること。
Will be directed before/after each class. See "Class Plan" for details. 成績評価方法 Performance grading policy
授業をすべて受けていて提出物が所定の基準を満たしていることを前提とし,本特論に対する貢献の程度を評価する。
Evaluation based on contributions to the class on the premise that all assignments have been submitted. 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
第1回目の特論の際,必要に応じて紹介する.
Will be presented during the orientation. 授業計画 Class plan
1 オリエンテーション
多変量解析特論に関するオリエンテーションを行う. 2〜14 講義及び議論 (ゼミナール形式・研究会形式) 最初に,取り上げた問題について,その概要を講義する.つぎに,関連する論文について,その概要を受講生が発表する.教員と受講生の自由な議論から浮かび上がった検討事項について,受講生(あるいは教員)が検討し,その結果を報告し,議論を重ねる. 15 まとめ 特論の内容を総括する. 1: Orientation Orientation for the class. 2 to 14: Presentation and Discussion (in a seminar format) First, the problem is introduced. Second, related papers are presented by students. Third, engage in discussion on the topics of the presentations. 15: Summary The content of the class is summarized. 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
-
-
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
|