多変量解析

3年

2026年度後期

2単位

E-EC-301L

白石　希典

単独

基礎数学1
統計学1
統計学2

(授業の目的)
一見ばらばらの数値データから本質的な要因を探し出し、社会の様々な課題に統計学的な分析結果を提示できるようになる
データ分析手法を学び、かつ、実際の公開データを用いてそれを実践することで、必要に迫られた時に独力で多変量解析ができるようになる
ことが、この授業の目的です。

(受講生の到達目標)
基本的な統計量(平均、(共)分散、相関係数など)を求めることができる。
回帰分析、主成分分析、因子分析を行うことができ、分析結果から読み取れるデータの特性を説明できる。
興味のある事柄の公開データを収集・分析し、分析結果を論理明快にまとめることができる。

基本的な統計量(平均、(共)分散、相関係数など)を復習した後、回帰分析、主成分分析、因子分析を学びます。基本理論の理解の後に、実際の数値データの収集・分析を行います。その際には、他の受講生や教員との意見交換や議論によって助け合いながら進めます。

(授業計画)
現時点で予定している内容は以下の通りですが、進捗状況に合わせて適宜変更する可能性があります。
第01回 [オリエンテーション] 授業の進め方と内容の説明
第02回 [統計学ツール] 平均 / 分散 / 標準偏差
第03回 [統計学ツール] 共分散 / 相関係数
第04回 [統計学ツール] 条件つき最大・最小問題 / ソルバー機能
第05回 [データ分析実習] 相関解析
第06回 [回帰分析] 単回帰
第07回 [回帰分析] 単回帰 / 重回帰
第08回 [回帰分析] 重回帰 / 非線形回帰
第09回 [データ分析実習] 回帰分析
第10回 [主成分分析] 主成分分析の考え方 / 第1主成分分析 / 寄与率
第11回 [主成分分析] 第2主成分分析 / 変量プロット / 主成分得点プロット
第12回 [因子分析] 因子分析の考え方 / 因子の解釈
第13回 [因子分析] 2因子モデルの関係式
第14回 [因子分析] 最小2乗法による2因子モデルの解法
第15回 [データ分析実習] 主成分分析 / 因子分析

(授業の方法)
教員がスライドや教科書を用いて毎回の学習内容を解説し、その後受講生が実践する形で授業を進めます。
データ分析の実習時には、予想できないトラブルが多々発生するため、他の受講生や教員との意見交換や議論によって助け合いながら進めます。

(テキスト)
配布するスライド
「多変量解析がわかる」 涌井良幸/涌井貞美著 技術評論社 ISBN: 978-4-7741-4639-3

(事前学修)
毎回の授業開始までに、上記教科書の授業内容に該当する部分を一読しておいて下さい。

(事後学修)
卒業研究の履修時に、またその後の進学先や就職先にて、この授業で学んだデータ分析手法を活用してみて下さい。

(成績評価の方法)
レポート(100%)

(成績評価の基準)
基本的な統計量(平均、(共)分散、相関係数など)を求めることができている。
回帰分析、主成分分析、因子分析を行うことができ、分析結果から読み取れるデータの特性を説明できている。
興味のある事柄の公開データを収集・分析し、分析結果を明快にまとめることができている。

インターネット上に公開されているデータを用いて実習を行います。各自のノートPCが無線LANを使用できる状態にない場合は、授業までに情報処理研究センターへ相談してインターネットに繋がるようにしておいて下さい。
質問などは授業中や授業終了直後に受け付けます。

×