| サブタイトル | | | データの特徴を掴み、分析へ向けた基礎処理力を養う。 |
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| 科目のねらい | | | 各種の調査・測定データを適切に処理し、基礎的な情報把握・抽出の能力を養います。 |
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| 到達目標 | | 表計算ソフトの能力と表現力を使ってデータ処理ができること。
大量データから条件を満たすものを選択、分類し、記述統計量を求められること。
基本的な分布関数の姿や性質の理解を深めること。
初歩的な比較検定を行うこと。
以上を通じて、データの意味理解の能力を高めます。 |
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授業の内容・
計画 | | ０１：テーブル操作（データの検索と抽出）
０２：分析用データの管理（入力・検査・参照処理）
０３：クロス集計（複数項目でのデータ集約）
０４：グラフ表現（データ集約とそのグラフ表現）
０５：度数分布表とヒストグラムの作成
０６：幅広い分布のまとめ方（対数の利用）
０７：基本統計量の理解１（データ分布の指標）
０８：基本統計量の理解２（度数分布表からの統計量算出）
０９：相関係数（関係性の指標とその評価）
１０：回帰直線（比例関係の推定、決定係数の意味）
１１：近似式（分布への式の当てはめと予測）
１２：分布関数（何が分布関数の形を決めるか）
１３：分布の近似（具体例を分布関数に当てはめみる）
１４：分布の比較（分布データの比較と検定に取り組む）
１５：模擬試験（学習内容のまとめ） |
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評価方法
（基準等） | | 提出課題の評価５０％程度、
定期試験（ＰＣ教室による実技試験）５０％程度 |
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授業外の学修
(予習･復習) | | 予習：初回に配布される学部製テキストに従って、学修内容を把握します。
復習：各回講義で示される課題に取り組み、指定の期日までに提出しなさい。 |
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教科書・
参考書 | | | 学部製テキストを配布し、同一内容（追加訂正を含む）をWebでも提供します。 |
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| 参照URL | | |
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| 質疑応答 | | 授業中の質問を歓迎します。授業後は、ＩＣＲや研究室で担当教員に質問することができます。
または、担当教員から案内のあるメールアドレスへ質問を送るか、面談のアポイントを得ます。 |
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| 備考 | | 技術的内容が主体の科目で、先行する講義内容の理解が前提となります。
毎回の学修内容の積み上げが大切です。 |
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| 更新日付 | | 2016/02/08 17:38:05 |