＜概要/Course Content Summary＞
多変量解析の講義で学んだ様々な分析事例を踏まえ，より実用的なデータ分析を受講生自らが演習形式で実践し，論理や手法を実問題へ応用する力を育成する．人類を取り巻く様々な文化現象を具体的に取り上げ，データ解析ツールであるRとその統合環境である RStudio を用いて分析し，分析結果から現象の解釈を行う．また，動的ドキュメント生成も同時に学習し，レポート作成のスキル向上も目指す。
この講義では，毎回の出席も成績評価の対象とする。５回以上欠席したものは成績評価の対象としない。演習の開始時に，必ずe-classから出席の情報を送信すること。
課題は講義内で提出するものと，家で復習をしながら取り組むものの2種類を毎回出題する。その正答率も成績評価に加える。課題が未提出のものは，課題点のみならず，出席点も減点（すなわち欠席扱い）する。
居眠りや不必要なスマホ操作，演習と関係のないパソコンでの作業など，受講態度の悪い者には退室を命じ，欠席扱いとし，課題の提出があっても成績評価の対象としない．
課題の剽窃や，試験でのカンニング行為などの不正行為については毎回チェックを行い，万が一不正を発見した場合には厳正に対処する。
＜到達目標/Goals,Aims＞
・R, R Studio, R markdownに親しむ．
・RとRStudio用いて，与えられたデータを指示通りに分析することができる．
・分析結果を適切に解釈し，R markdownを使って，きちんとしたレポートにまとめることができる．
・さらに，興味あるデータに対し，適切な分析手法を自ら選んで，意味のある結果を能動的に導き出せる力を養う．
・背景の数理的理論を，R Studioを使って確認することができる．
＜DO Week期間の初回動画等の配信/The delivery of the first video, etc. during the “DO Week”＞
あり/ Deliver the video
・初回動画
＜授業計画/Schedule＞
実施時期
/Week |
授業回/Number of Lesson |
授業実施方法
/How to conduct a Lesson |
授業実施時間数
/Class Hours |
| 内容/Contents |
| 授業時間外の学習/Assignments |
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第１週 DO Week
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1 |
オンデマンド（動画視聴）/On-demand(watching video)
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30 分/min |
ガイダンス
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| 講義の予習と復習 |
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第１週 DO Week
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1 |
オンデマンド（授業内課題）/On-demand(assignment in class)
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60 分/min |
環境構築
自宅での R・R Studio のインストール |
| 講義の予習と復習 |
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第2週
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2 |
面接/Face-to-face
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90 分/min |
Rによる行列演算とデータの図示
R StudioとR markdownの基礎，散布図・散布図行列の描画，分散共分散行列，相関行列，行列操作，行列演算，行列演算，逆行列，固有値・固有ベクトル，多次元データの基準化，マハラノビス距離
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| 講義の予習と復習 |
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第3週
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3 |
面接/Face-to-face
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90 分/min |
Rによる重回帰モデルと最小二乗法（１）
単回帰モデルと最小二乗法，推定結果の読み方とその解釈，残差プロット，回帰診断図
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| 講義の予習と復習 |
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第4週
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4 |
面接/Face-to-face
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90 分/min |
Rによる重回帰モデルと最小二乗法（２）
重回帰モデルと最小二乗法，モデル選択，回帰診断図
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| 講義の予習と復習 |
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第5週
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5 |
面接/Face-to-face
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90 分/min |
Rによる分散分析
一元配置・二元配置分散分析，分散分析表，多重比較，ノンパラメトリック検定
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| 講義の予習と復習 |
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第6週
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6 |
面接/Face-to-face
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90 分/min |
Rによる判別分析（１）
フィッシャーの線形判別分析，分析結果の読み方とその解釈，判別直線，誤判別表の計算
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| 講義の予習と復習 |
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第7週
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7 |
面接/Face-to-face
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90 分/min |
Rによる判別分析（２）
多群の判別分析，二次判別
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| 講義の予習と復習 |
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第8週
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8 |
面接/Face-to-face
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90 分/min |
| 中間評価 |
| これまでの講義の復習 |
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第9週
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9 |
面接/Face-to-face
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90 分/min |
Rによる主成分分析（１）
主成分分析，分析結果の読み方とその解釈，主成分スコア，主成分負荷量，第1，第2主成分の解釈
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| 講義の予習と復習 |
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第10週
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10 |
面接/Face-to-face
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90 分/min |
Rによる主成分分析（２）
平行分析，寄与率，各主成分の解釈，固有値・固有ベクトルと主成分分析
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| 講義の予習と復習 |
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第11週
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11 |
面接/Face-to-face
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90 分/min |
Rによる因子分析（１）
探索的因子分析，分析結果の読み方とその解釈，因子回転，因子負荷量，因子得点，パス図
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| 講義の予習と復習 |
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第12週
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12 |
面接/Face-to-face
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90 分/min |
Rによる因子分析（２）
平行分析，パス解析，共分散構造分析
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| 講義の予習と復習 |
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第13週
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13 |
面接/Face-to-face
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90 分/min |
Rによるクラスター分析
階層的クラスター分析，デンドログラム，距離行列 |
| 講義の予習と復習 |
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第14週
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14 |
面接/Face-to-face
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90 分/min |
| まとめと評価 |
| これまでの講義の復習 |
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授業期間終了後/After the Class Period
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15 |
オンデマンド（動画視聴）/On-demand(watching video)
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45 分/min |
| 授業および評価の講評 |
| 講義の復習 |
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授業期間終了後/After the Class Period
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15 |
オンデマンド（授業内課題）/On-demand(assignment in class)
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45 分/min |
オンデマンド講義内課題
授業内容のまとめと復習 |
| 配布資料の復習 |
＜授業実施時間数/Class Hours＞
| 授業実施方法/How to Conduct a Lesson |
授業実施時間数/ Class Hours |
| 面接/Face-to-face |
1170 分/min |
| オンデマンド（動画視聴）/On-demand(watching video) |
75 分/min |
| オンデマンド（授業内課題）/On-demand(assignment in class) |
105 分/min |
| リアルタイム配信/Real-time online |
0 分/min |
| その他/Others |
0 分/min |
| 総合計/Total Amount of Class Hours |
1350 分/min |
定量的データ分析と連動して行うため，定量的データ分析を含めて，進度や理解度により内容を若干変更する可能性がある．
アクティブラーニング/Active Learning
使用システム/System Tools
e-class, Panopto
＜成績評価基準/Evaluation Criteria＞
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平常点
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15%
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毎回の出席と受講態度により評価する。
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小レポート
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35%
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毎回課される課題の正解率に応じて評価する。
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中間評価
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25%
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パソコンを用いた理解度の評価を行い，正答率によって評価する。
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まとめと評価
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25%
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パソコンを用いた理解度の評価を行い，正答率によって評価する。
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特記事項
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意欲的な人向けに，提出が任意のレポート（主として数理的な内容をR上で確認をするもの）を課すことがある。提出があった場合は，成績評価において追加的な加点の対象とする。
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・きちんとした態度で講義を受講し，重要な用語や分析のポイントを自分の言葉で理解できているか。
・ひとつひとつの分析の面白さを好奇心を持って理解しようとしているか。
・自力で課題に取り組んでいるか。
・数理的な背景まで理解しようとする意欲をもっているか。
・講義の日か，それ以前に講義資料へのアクセスがないものは欠席として扱う
＜テキスト/Textbook＞
＜参考文献/Reference Book＞
＜連絡方法 / Contact method＞
科目担当者への連絡方法/Contact method from student to instructor
授業時に指示する．
科目担当者からの連絡方法/Contact method from instructor to students
連絡は全てe-classで行う．
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