シラバス参照

開講年度 2022 
授業科目名 多変量解析 
授業科目名(英文)  
担当教員

田村 哲嗣

科目開講学部・学科 工学部 
科目区分 コース科目 
科目分類 情報コース 
対象学年 2年生 
開講学期・時間割・教室 後学期 月曜日 2時限 工 104
後学期 月曜日 2時限 工 202PC
授業の形態 講義 
単位
履修コード 2TDB8302A0 
備考1  
シラバスURL https://alss-portal.gifu-u.ac.jp/campusweb/slbssbdr.do?risyunen=2022&semekikn=1&kougicd=2TDB8302A0 
科目ナンバリング  



授業概要
今日の情報化社会には,多種多様なデータが数多く存在している.データを解析して新たな知見を見出したり,データ内要素の分類法を応用したアプリケーションを開発したりする能力の醸成は大変重要である.そこで本授業では,多変量データに対するさまざまな分析手法について,講義で取り上げ,続いて演習を行う. 
到達すべき
目標
データマイニング,パターン認識,機械学習などにおける,多変量解析をはじめとした基礎知識を体得することを目指す. 
授業計画と
準備学習
本授業では,多変量データに対するさまざまな分析手法について,講義で取り上げ,続いて演習を行う.
なお,講義の進捗や理解度に応じて,内容は適宜変更することがある.
発展については,例を示しており,最先端の話題や理解度に応じて取り上げる内容を決定する.
授業計画
第 1回:導入(1) 情報化社会と多変量解析に関する最近の話題、線形代数復習
第 2回:導入(2) 基本統計量
第 3回:相関分析 相関係数、相関比、連相関数
第 4回:回帰分析(1) 単回帰分析
第 5回:回帰分析(2) 重回帰分析
第 6回:回帰分析(3) 数量化I類
第 7回:演習(1) 第2~6回講義ぶん
第 8回:判別分析(1) 線形判別分析
第 9回:判別分析(2) 数量化II類
第10回:主成分分析(1) 主成分分析
第11回:主成分分析(2) 数量化III類
第12回:主成分分析(3) 因子分析
第13回:演習(2) 第8~12回講義ぶん
第14回:クラスター分析 k-近傍、階層クラスタリング
第15回:発展 正準相関分析、独立成分分析、非負値行列因子分解
第16回:定期試験

2020年度・2021年度は,対面講義および,それを録画した動画を後日配信する形態で実施した.
2022年度は,新型コロナウィルスの状況により上記以外の形態をとる可能性がある. 
授業の特色
討論やプレゼンテーションなど、学生による対話や発表               
フィールドワーク、インターンシップ、ものづくり等の体験型学習          
図書館やラーニングコモンズなど、教室以外の場所を活用             
ゲストスピーカーの招聘                                  
TACT(旧AIMS-Gifu)を活用した授業と学習支援                       
レポートの添削や提出物の返却                             
その他                                             
 
学生のアク
ティブ・ラー
ニングを
促す取組
使用言語
日本語  
英語  
その他  
 
TA,SA配置
予定
TAによる授業支援                                      
SAによるピアサポート                                    
その他                                             
 
基盤的能力
専門的能力
1.基盤的能力に関する重点指導項目  
進:   計画      実行      管理     
伝:   傾聴      発信      把握     
考:   課題      創造      論理     
2.専門的能力や資質・能力に関して、育成を意図する指導  
 
授業時間外
の学習
成績評価の
方法
演習の成績と定期試験により,成績評価を行う.必要に応じて理解度を確認する小テストを行い,これも評価に考慮する. 
到達度評価
の観点
小テスト,演習,定期試験により総合的に到達度を評価する. 
テキスト
No 書籍名 著者名 出版社 出版年 ISBN/ISSN
1. 『意味がわかる多変量解析』  石井俊全  ベレ出版  2014  4860643984 
テキスト
(詳細)
教科書にない発展内容は,講義スライドやプリントにて補足する. 
参考文献
No 書籍名 著者名 出版社 出版年 ISBN/ISSN
1. 『多変量データ解析』  杉山髙一・藤越康祝・小椋透  朝倉書店  2014  4254128010 
2. 『図解入門 よくわかる多変量解析の基本と仕組み』  山口和範・高橋淳一・竹内光悦  秀和システム  2004  4798007927 
参考文献
(詳細)
担当教員実
務経験内容
または実践
的教育内容
実践的授業
内容等
備考


PAGE TOP