科目名 Course Title	統計学演習［25R1016］ Practice in Statistics
授業言語 Language	Japanese
科目区分・科目種	人間環境工学科	クラス	共創工学部
コンピテンシー	◎問題解決力，○創造的思考力	ｶﾗｰｺｰﾄﾞ
単位数	2.0単位	履修年次	2年

担当教員	藤山　真美子
	松浦　峻
学期	後不定期
日程・時限・教室	2025/10/18 1 〜 10 限 (9:00 〜 18:10) 生活科学部本館126室
	2025/10/25 1 〜 10 限 (9:00 〜 18:10) 生活科学部本館126室
	2025/11/01 1 〜 10 限 (9:00 〜 18:10) 生活科学部本館126室

受講条件・その他注意
本科目は，10月18日(土)，10月25日(土)，11月1日(土)の日程で，いずれの日も9時〜12時10分，13時20分〜18時10分（適宜，休憩を取ります）に実施する集中講義となります． 統計学についての事前知識の有無は問いません． 毎回の授業ではコンピュータによる演習を行いますので，各自ノートPCと（ノートPCを充電するための）電源プラグを持ってきてください． Excelだけでなく，統計ソフトウェアのR（フリーソフト）も使用しますが，そのインストール方法等は授業内で案内します．

授業の形態
講義，演習

教科書・参考文献
教科書は特に指定しません． 講義資料と演習のプリントを配布します． 統計学，多変量データ解析法に関する参考書として以下の書籍を挙げます． ・山田秀，松浦峻 著「統計的データ解析の基本」サイエンス社（2019年9月発行） ・永田靖，棟近雅彦 著「多変量解析法入門」サイエンス社（2001年4月発行）

ＡＬＨ区分
ＡＬＨを実施しない

評価方法・評価割合
その他=　本科目は，授業内の提出課題で評価します．（病気等，やむを得ない事情で欠席した日があった場合は，代替のレポート課題を出題します．）

主題と目標
本科目では，1変数データ，2変数データ，さらに3変数以上の多変量データの分析手法を扱います．各手法の内容の理解と並行してコンピュータによる演習を行います．データの適切な分析とその結果に対する解釈ができるようになることを目標とします．

授業計画

※授業の進捗状況に応じて各回の内容や順序は変更になる場合があります． ※10月18日（土）は第1回〜第5回，10月25日（土）は第6回〜第10回，11月1日（土）は第11回〜第15回となります． 第1回 　1変数データの分析： 平均，分散，歪度，ヒストグラム，対数変換，移動平均など 第2回 　1変数データの分析に関する演習 第3回 　2変数データの分析： 相関係数，散布図，相関係数と散布図の関係，外れ値，層別など 第4回，第5回 　2変数データの分析に関する演習 第6回 　単回帰分析： 回帰係数，最小2乗法，決定係数など 第7回 　単回帰分析に関する演習 第8回 　重回帰分析： 偏回帰係数，自由度調整済決定係数，自己回帰モデルなど 第9回，第10回 　重回帰分析に関する演習 第11回 　判別分析： マハラノビス距離，線形判別関数，誤判別率など 第12回 　判別分析に関する演習 第13回 　主成分分析： 主成分係数，主成分得点，寄与率など 第14回，第15回 　主成分分析に関する演習，その他の多変量データの分析手法

時間外学習
授業内で学んだデータ分析手法について，その実行手順だけでなく理論的背景についてもよく復習すること． 授業内に提出した課題の内容が不十分な場合は，時間外にさらに取り組んで再提出することを求めます． また，授業内で扱うデータ例だけでなく，学んだ分析手法を各自で興味のある多変量データに適用してみることを勧めます．

学生へのメッセージ
データを適切に分析する手法を学ぶことで，データをわかりやすく可視化したり要約したりすることができるだけでなく，そのデータの背後にある関係性や分布具合等を理解し解釈できるようになることにつながります．

学生の問い合わせ先
質問・相談は授業の後に受け付けます．または，e-mailを送ってください．