科目名： コンピュータ統計分析研究
担当者： 孫 宏傑
| 対象学年 | クラス | [001] | |
| 講義室 | 開講学期 | 前期 | |
| 曜日・時限 | 単位区分 | ||
| 授業形態 | 一般講義 | 単位数 |
| 準備事項 | |
| 備考 |
| 講義の目的・ねらい（講義概要） | 計算技術と情報ネットワーク技術の発展により、大量データの収集、蓄積と解析の機会が増えており、データから有用な情報を取り出す力が求められている。コンピュータ統計分析研究では二つのアプローチでこの要請を応える。ひとつはコンピュータを用いてデータ解析を具体的に習得する。もうひとつはコンピュータの処理能力をフルに活用するデータ解析方法の学習を通して、解析アルゴリズムの重要性を認識する。本講義の内容は回帰分析を中心に、ブートストラップ法、樹木モデルなどからなる。なお、解析ソフトとしてはR言語を使う。 |
| 講義内容・演習方法（講義企画） | "第１回 ガイダンス コンピュータ統計分析の現状、R言語の紹介 第２回 線形単回帰モデル データとモデルの記述、推定と検定、適合度の指標、予測値と標準誤差、残差分析 第３回 重回帰モデル データとモデルの記述、最小二乗推定量の性質、重相関係数、説明変数に関する仮説、 回帰係数に関する検定 第４回 回帰診断 誤差の仮定、モデルの仮定を満たされたか、異常値があるか 第５回 質的な説明変数 ダミー変数の利用 第６回 変数変換I 説明変数の変換、目的変数の変換、ウェイト付き最小二乗法 第７回 変数変換II 相関のある誤差の問題 第８回 共線性のあるデータの解析Ⅰ 多重共線性の検出、主成分による接近法 第９回 共線性のあるデータの解析Ⅱ リッジ回帰 第10回 変数選択Ⅰ 変数選択の意義、回帰式の評価基準、逐次変数選択法 第11回 変数選択Ⅱ Cp統計量、AIC統計量 第12回 ブートストラップ法 ブートストラッピング残差、ブートストラッピングケース 第13回 樹木モデル（CART）Ⅰ 回帰木と分類木、樹木モデルの基礎 第14回 樹木モデル（CART）Ⅱ 樹木モデルの応用 第15回 まとめ 総括" |
| 評価方法・評価基準 | レポートで評価する。 |
| 履修の条件（受講上の注意） | 大学レベルの統計知識が必要である（推定理論、検定理論） |
| 教科書 | 適宜、資料などを配布する。 |
| 参考文献 | S.Chatterjee， A. S. Hadi: Regression analysis by example， 4ed， Wiley. J.J.Faraway: Linear models with R， Chapman. |
| 特記事項（その他） |
