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シラバス参照/View Syllabus

授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る/Return to the Course List 2022/08/26 現在/As of 2022/08/26

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Course
数学Ⅱ/MATHEMATICS II
開講所属
/Course Offered by
国際教養学部言語文化学科/INTERNATIONAL LIBERAL ARTS INTERDISCIPLINARY STUDIES
ターム?学期
/Term?Semester
2022年度/2022 Academic Year  秋学期/FALL SEMESTER
曜限
/Day, Period
火3/Tue 3
開講区分
/semester offered
秋学期/Fall
単位数
/Credits
2.0
学年
/Year
1,2,3,4
主担当教員
/Main Instructor
和田 一郎

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Affiliation
和田 一郎 言語文化学科/INTERDISCIPLINARY STUDIES
授業の目的?内容
/Course Objectives
本講義では、データサイエンスへの更なる理解を図るために、数学の活用方法について講義形式だけではなく演習も用いて学ぶ。具体的には、講義においては計算過程を論理的に説明しますが、演習においては社会の課題を数学を使って表現するためのツールの活用方法をより詳細に説明する。ツールはRを用いるが、初心者でも対応可能な講義にする予定である。しかし講義のスピードは速いので、課題など自主学習やグループワークが必須である。また、さまざまにソフト等をダウンロードするのでパソコン持参が望ましい。

授業の形式?方法と履修上の注意
/Teaching method and Attention the course
第1回目と第14回目を除いて概ね以下の順序で授業を進めます。
1.教員による前回授業の課題に対する解答と解説
2.教員による当日の授業内容に関する基本的事項の説明
3.教員による講義概説
4.受講者各自による問題の解答作成
5.受講者による解答例の提示
6.教員による解答例に対する解説
7.教員による課題の提示
8.受講者による課題の解答作成と提出
 ※自ら積極的に問題を解き、授業に参加してください。
事前?事後学修の内容
/Before After Study
講義資料をmanabaに配布します。
事前:当日の内容を予習(1時間半程度)
事後:当日の問題に対する解答をポータルサイトで確認、復習(1時間半程度)
テキスト1
/Textbooks1
書籍名
/Title
R統計解析パーフェクトマスター
著者
/Author name
出版社
/Publisher
秀和システム
ISBN
/ISBN
978-4-7980-5080-5
その他(任意)
/other
テキスト2
/Textbooks2
書籍名
/Title
著者
/Author name
出版社
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
テキスト3
/Textbooks3
書籍名
/Title
著者
/Author name
出版社
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
参考文献等1
/References1
書籍名/???名
/Title
著者
/Author name
出版社/URL
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
参考文献等2
/References2
書籍名/???名
/Title
著者
/Author name
出版社/URL
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
参考文献等3
/References3
書籍名/???名
/Title
著者
/Author name
出版社/URL
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
評価方法
/Evaluation
授業中の問題解答30%、学期最後の演習(またはテスト)50%、授業の参加度20%により評価します。
関連科目
/Related Subjects
統計学、機械学習、人工知能応用、コンピュータと言語、プログラミング論、自然言語処理、コンピュータ構造論
備考
/Notes
講義はパソコンを使用します。さまざまにソフト等をダウンロードするのでパソコン持参が望ましい。
到達目標
/Learning Goal
数学理論の習得を通じて、数量や空間を扱う考え方を身につけるだけでなく、物事を数理的に考え、正確に判断し、的確に類推できるようにする。

/Time
授業計画(主題の設定)
/Class schedule
授業の内容
/Contents of class
事前?事後学修の内容
/Before After Study
1 はじめに/Rと数学
統計学と数学
Rについて
2 Rの基本操作 基本統計の説明
データの表現方法
プリント内容と例題の予習
提出した問題解答の確認?復習
3 データの全体像の理解 平均
度数分布
データの種類
プリント内容と例題の予習
提出した問題解答の確認?復習
4 データのばらつきの理解 偏差
分散
プリント内容と例題の予習
提出した問題解答の確認?復習
5 標本と母集団 区間推定
信頼度
プリント内容の予習
提出した問題解答の確認?復習
6 検定と平均の比較 χ2検定
t検定
分散分析
プリント内容の予習
提出した問題解答の確認?復習
7 回帰分析 重回帰分析 プリント内容の予習
提出した問題解答の確認?復習
8 クラスター分析 階層的クラスター
クラスタリング手法
プリント内容と例題の予習
提出した問題解答の確認?復習
9 主成分分析 ベクトル プリント内容と例題の予習
提出した問題解答の確認?復習
10 演習① 実データに基づく演習 プリント内容と例題の予習
提出した問題解答の確認?復習
11 演習② 実データに基づく演習 プリント内容と例題の予習
提出した問題解答の確認?復習
12 演習③ 実データに基づく演習 プリント内容と例題の予習
提出した問題解答の確認?復習
13 機械学習 理論と応用 プリント内容と例題の予習
提出した問題解答の確認?復習
14 まとめ/演習 本講義の振り返り

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