応用確率統計学

授業科目区分

情報メディア学科
専門科目 数学系
選択 2単位 3年次 後期


教職課程(数学)選択/

担当教員

小泉 真也

履修に必要な予備知識や技能

条件付き確率、要約統計量(最大値、最小値、最頻値、平均、分散)、相関係数、正規分布に対する理解。 Microsoft Excel の操作。

履修条件

確率統計学の単位を取得していること。

その他この科目を履修するために必要な条件

学習教育の目標

確率・統計に対する実践的な活用、および多変量解析の理解。

授業の簡単な概要

確率と統計の理論を、より実践的な場面で利用するためのケーススタディと、多変量解析(回帰分析、主成分分析、因子分析、判別分析)について学習します。

学習支援

要望に応じ適宜設定します。

オフィスアワー

金曜日5限

学習内容

  1. ■確率・統計の応用@ 条件付き確率の応用−2人きょうだい、モンティホール問題、ベイズ推定
  2. ■確率・統計の応用A 正規分布が重要な理由−大数の法則、中心極限定理、標本分散・不偏分散
  3. ■確率・統計の応用−実践
  4. ■回帰分析@ 回帰分析の基礎、決定係数
  5. ■回帰分析A 偏回帰係数、多重共線性、変数増減法、残差の分析
  6. ■回帰分析−実践
  7. ■主成分分析@ 主成分とは、情報量の分割と第二主成分、情報量保存方程式
  8. ■主成分分析A 主成分のベクトル的解釈、主成分分析の一般的方法、他変数の主成分分析
  9. ■主成分分析−実践
  10. ■因子分析@ 因子とは、因子負荷量、得点、因子負荷(行列)、共通性と因子の寄与率
  11. ■因子分析A 因子分析の基本式と共通性の推定、因子負荷量を求める、因子の不定性、最小残差法
  12. ■因子分析−実践
  13. ■判別分析@ 判別分析とは、相関比の最大化、判別関数
  14. ■判別分析A 判別の予測、重回帰分析との関連性、判別分析に関連する検定
  15. ■判別分析−実践

期末試験やレポートなどの留意事項

教科書

講義スライドを用います。

参考書

定めません。

NDC

達成度評価(評価方法:合計100点)

試験:     
レポート:   50
作品:     
成果発表:   
ポートフォリオ:
その他:

出席…50

上記割合以外に注意すべき事項: