応用確率統計学

科目区分	専門教育科目（情報）	対象学年(以上)	3年
科目名称	応用確率統計学	単位数	2.00単位
講義題目	応用数理統計学	曜日・時限
担当教員	小泉　和之	開講時期	2019年度前期
到達目標	多変量解析の理論的基礎となっている数理統計学の理論を正しく理解したうえで、PCを使って実際の観測データに多変量解析を行うことができる、その結論の意味と限界を理解することができる。
授業概要	ビッグデータ社会において，データを適切に分析する能力は今後，ますます必須のものとなっていくだろう．この講義ではデータ分析をする際に広く用いられる多変量解析の知識の獲得を目標とする。多変量解析の種々の手法について、確率・統計I, IIで習得した知識に基づいてその背景となっている理論を詳しく解説する．その後，PC用の統計パッケージを用いて実際の数値データを用いて解析を行い、その出力結果の意味するところを正確に理解できるように解説する。
授業計画	授業計画第１回：多変量解析とは何か第２回：単回帰分析第３回：重回帰分析第４回：偏回帰係数の検定と区間推定第５回：重回帰モデルの良さに関する評価と検定第６回：適当な説明変数と不要な説明変数の選別第７回：.PCによる実際のデータを使った回帰分析の演習第８回：主成分分析とは何か第９回：主成分分析の解析方法とその意味第１０回：主成分分析の幾何学的意味第１１回：PCによる実際のデータを使った主成分分析の演習第１２回：判別分析の一般論第１３回：正規母集団に対する判別分析と判別関数第１４回：PCによる実際のデータを使った判別分析の演習第１５回：まとめ
授業外学習	適宜、演習問題を配布するのでそれを予習復習で行うこと。
履修上の注意	確率・統計I, IIを履修していることが望ましい。
成績評価の方法	講義内に行う演習と3回のレポートでを総合して評価する。評価方法：講義内演習（40％）、レポート（60％）を総合して評価する。
教科書	適宜、講義ノートを配布する。
参考書	松本裕行：確率・統計の基礎、学術図書出版社間瀬茂, 鎌倉稔成, 金藤浩司, 神保雅一：工学のためのデータサイエンス入門 –フリーな統計環境Rを用いたデータ解析, 数理工学社