シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2023/03/17 現在 |
| 科目名／Subject | 応用統計 |
|---|---|
| 担当教員（所属）／Instructor | 小笠原 春彦 (商学部) |
| 授業科目区分／Category | 昼間コース 学科別専門科目 |
| 開講学期／Semester | 2016年度／Academic Year 後期／Fall Semester |
| 開講曜限／Class period | 月/Mon 4 |
| 対象所属／Eligible Faculty | 商学部／Faculty of Commerce |
| 配当年次／Years | 3年 , 4年 |
| 単位数／Credits | 2 |
| 研究室番号／Office | 小笠原 春彦(503) |
| オフィスアワー／Office hours | 小笠原 春彦(随時) |
| 更新日／Date of renewal | 2016/01/25 | ||
|---|---|---|---|
| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
多変量解析の手法である回帰分析法・主成分（因子）分析法を主に扱う。当授業は既に統計の入門コースを修了した者を対象とする。多変量解析とは多数の変量からなるデータから有用な情報を効率よく計量的に得る統計的手法のことである。 | ||
| 達成目標 ／Course Goals |
多変量解析の方法を理解する。 | ||
| 授業内容 ／Course contents |
（１）授業のねらい、行列計算の基礎 （２）回帰分析の各手法（単回帰分析・重回帰分析・多変量単（重）回帰分析） （３）回帰分析モデルにおける仮定、パラメータとパラメータの推定 （４）回帰係数の推定量の分布、回帰における推定誤差、重相関係数と自由度 （５）数量化理論I類、偏相関係数とパス解析 （６）主成分分析と対称行列の固有値・固有ベクトル・スペクトル分解、データ行列の特異値分解 （７）成分の分散の最大化、成分の分散の規準化、成分を求めるウェイト （８）成分負荷の推定、パワー法による固有値・固有ベクトルの解 （９）残差行列と対応する成分 （10）因子分析モデル、共通因子・独自因子・特殊因子・測定誤差 |
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| 使用教材 ／Teaching materials |
スライドを使用する。 | ||
| 成績評価の方法 ／Grading |
主に試験の結果による。 | ||
| 成績評価の基準 ／Grading Criteria |
社会情報学科標準成績評価基準による。 | ||
| 履修上の注意事項 ／Remarks |
参考図書：永田靖・棟近雅彦「多変量解析法入門」サイエンス社 | ||
| 遠隔授業 ／Online class |
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