筑波大学システム情報工学研究科/社会システム工学:SSE

科目分類(2016年度)

シラバス

統計モデルとその理論的基礎
Statistical Models and Their Theoretical Foundations
担当教員金澤 雄一郎
電子メールkanazawa@sk.tsukuba.ac.jp
研究室3F1213
オフィスアワー火・木11:30-12:30
担当教員五十嵐 岳
電子メールg-igarashi@sk.tsukuba.ac.jp
研究室3F1113
科目番号01CB202 単位数
授業形態講義 標準履修年次1・2年次
分野SSE・専門・経営工学関連(選択必修)
学期春AB
曜日・時限木曜日5,6時限
教室3C114
学習目標データを解析する基本的な考え方と手法の修得
予備知識統計学・微分積分・線形代数の基礎的な知識が望ましい。
授業内容 1. データ解析とは何か
2. 1組のデータの分布を整理する
  1.導入 2.分位点プロット 3.対称性 4.一次元散布図 5.ボックスプロット
  6.ヒストグラム 7.ステムアンドリーフ図 8.対称プロットと変換 9.密度トレイス
3. 複数のデータセットの分布を比較する
  1.導入 2.経験的分位点-分位点プロット 3.単一データ表示を集める
  4.ノッチトボックスプロット 5.複数の密度トレイス 6.比・差のプロット
4. 二次元データセットの解析
  1.導入 2.数値による要約は不十分 3.データセット 4.散布図を見る
  5.yがxにいかに依存するかを垂直一片内の要約と平滑化によって調べる
  6.yの散らばりがxにいかに依存するかを残差の絶対値を平滑化することによって調べる
5. 多次元データをプロットする
  1.導入 2.一・二次元でみた様子 3.三次元を一度にプロットする
  4.四次元以上をプロットする 5.基本的方法の組み合わせ 6.緊急手当
6. データ分布の仮定を評価
  1.導入 2.理論的分位点-分位点プロット 3.直線のパターンからの乖離
  4.解釈する際の注意
7. 回帰モデルの開発と評価
  1.導入 2.線形モデル 3.単回帰 4. 予備的プロット 5.線形回帰モデル 
  6.回帰モデル当てはめの最中のプロット 7.回帰モデル当てはめ後のプロット
教科書なし
参考文献Becker他、The New S Language, Wadsworth & Cole, 1988
Chambers他、Graphical methods for data analysis,Wadsworth,1983
Weisberg、Applied linear regression, Wiley & Sons, 1985
成績評価期末プレゼンテーションとそのときに提出する期末レポート、授業への出席。
授業での
英語使用
英語と日本語で重複した説明を行う

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