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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

16008601-002

△データサイエンス２－2 (多変量データ解析入門)
Data Science 2－2
2単位/Unit 秋学期/Fall 京田辺/Kyotanabe 講義/Lecture

谷岡　健資

＜概要/Course Content Summary＞

情報技術の発達により，多変量データを扱う必要性がより高まってきている．それに伴い，複数の説明変数からある一つの目的変数を予測するための解析手法である重回帰分析も，より重要になってくると考えられる．本講義では，重回帰分析を使用することによって，ある要因が結果に与える影響について，他の要因が結果に与える影響を考慮したもとで評価することができるということを理解し，結果の解釈を行えるようにすることを目的とする．

＜到達目標/Goals,Aims＞

・重回帰分析の解析結果を解釈できるようになる．　　
・重回帰分析の特徴や目的，意味を幾何的な観点より理解する．　

＜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） 1	（内容/ Contents）導入	（授業時間外の学習/ Assignments）講義の復習
（実施回/ Week） 2	（内容/ Contents）平均値，分散，共分散，相関係数の解釈	（授業時間外の学習/ Assignments）講義の復習
（実施回/ Week） 3	（内容/ Contents）単回帰分析の幾何と回帰係数	（授業時間外の学習/ Assignments）講義の復習
（実施回/ Week） 4	（内容/ Contents）決定係数とその解釈	（授業時間外の学習/ Assignments）講義の復習
（実施回/ Week） 5	（内容/ Contents）回帰係数の検定 (1)	（授業時間外の学習/ Assignments）講義の復習
（実施回/ Week） 6	（内容/ Contents）回帰係数の検定 (2)	（授業時間外の学習/ Assignments）講義の復習
（実施回/ Week） 7	（内容/ Contents）重回帰分析の概観	（授業時間外の学習/ Assignments）講義の復習
（実施回/ Week） 8	（内容/ Contents）中間まとめ	（授業時間外の学習/ Assignments）講義の復習
（実施回/ Week） 9	（内容/ Contents）重回帰分析の準備（行列の導入・共分散行列・相関行列）	（授業時間外の学習/ Assignments）講義の復習
（実施回/ Week） 10	（内容/ Contents）重回帰分析の幾何と回帰係数	（授業時間外の学習/ Assignments）講義の復習
（実施回/ Week） 11	（内容/ Contents）調整済み決定係数	（授業時間外の学習/ Assignments）講義の復習
（実施回/ Week） 12	（内容/ Contents） F検定	（授業時間外の学習/ Assignments）講義の復習
（実施回/ Week） 13	（内容/ Contents）回帰係数の検定	（授業時間外の学習/ Assignments）講義の復習
（実施回/ Week） 14	（内容/ Contents）変数選択と復習	（授業時間外の学習/ Assignments）講義の復習
（実施回/ Week） 15	（内容/ Contents）総括	（授業時間外の学習/ Assignments）講義の復習

受講者の理解度に応じ，講義内容を変更・削減することもある。

＜成績評価基準/Evaluation Criteria＞

平常点(出席，クラス参加，グループ作業の成果等)	10%	e-class上で小課題を提出
中間レポート試験	40%	第1回から第7回までの内容の理解度を評価する
期末レポート試験・論文	50%	第9回から第14回までの内容の理解度を評価する

＜テキスト/Textbook＞

特に指定しない。適宜講義時にレジュメを配布する

＜備考/Remarks＞

講義時に適宜資料を配布予定

お問合せは同志社大学各学部・研究科事務室まで