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基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	自然?環境?人間１(数学b)／NATURE,ENVIRONMENT AND HUMANITY1(MATHEMATICS(B))
開講所属 ／Course Offered by	大学全カリ総合科目／
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	自然、環境、人間に関する学問分野について、副題に示したテーマをもとに、21世紀型市民にふさわしい概括的な知識を習得し、今後の複雑な国内および国際情勢に対処していく方法について、論理的かつ創造的思考を持って対応できるようにする。

回 ／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