シラバス
※学期中に内容が変更になることがあります。

2020年度


30840004 

△多変量解析特論
Advanced Lectures in Multivariate Analysis
2単位/Unit  秋学期/Fall  京田辺/Kyotanabe  講義/Lecture

  宿久 洋

<概要/Course Content Summary>

多変量解析の理論について,数学的に教授する.各種多変量解析の手法を数学的に定式化し,その本質の理解を目指す.記述統計・推測統計の知識を前提に多変量記述統計,多変量推測統計を教授する.記述統計では,平均ベクトル,分散教分散行列,変数変換,重回帰分析,主成分分析などを扱い,推測統計では,多変量確率変数,確率ベクトル,確率行列,特性値,多変量正規分布,多変量推測統計,一般化線形モデルなどを扱う. 

<到達目標/Goals,Aims>

・各種多変量解析法の理論の理解

<授業計画/Schedule>

(実施回/
Week)
(内容/
Contents)
(授業時間外の学習/
Assignments)
(実施回/ Week) (内容/ Contents) 多変量データの要約Ⅰ  (授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) 多変量データの要約Ⅱ  (授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) 重回帰分析法Ⅰ  (授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) 重回帰分析法Ⅱ  (授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) 主成分分析法  (授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) 因子分析  (授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) 多重対応分析  (授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) 構造方程式モデリング  (授業時間外の学習/ Assignments) 中間レポート作成 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) 多変量確率変数とその分布  (授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) 10  (内容/ Contents) 多変量正規分布,ウィシャート分布,ホテリングのT2分布  (授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) 11  (内容/ Contents) 多変量推測統計  (授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) 12  (内容/ Contents) 線形モデル  (授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) 13  (内容/ Contents) 一般化線形モデルⅠ  (授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) 14  (内容/ Contents) 一般化線形モデルⅡ  (授業時間外の学習/ Assignments) 講義の復習 
(実施回/ Week) 15  (内容/ Contents) まとめと総括  (授業時間外の学習/ Assignments) 最終レポート作成 

<成績評価基準/Evaluation Criteria>

平常点(出席,クラス参加,発表,グループ作業の成果等)  40%  講義中の質疑応答 
中間レポート  20%  分析方法の適格性,解釈の妥当性 
最終レポート  40%  分析法の適格性,解釈の妥当性 

<テキスト/Textbook>

宿久洋・村上亨・原恭彦  『確率と統計の基礎Ⅰ(増補改訂版)』 (ミネルヴァ書房、2013) ISBN:978-4-623-06021-4 

 

 

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