統計データ解析II
授業の目標，概要
統計ソフトウエアRの学習の後、高次元大規模データに潜む相関構造を発見し計量する多変量解析、および時系列データの基本的な解析法を学ぶ。統計手法の運用とデータハンドリングを実習することに加え、微分積分学、線型代数学等の前期課程数学と連携し、数理科学的側面を意識しながら、実験を介して統計手法の合理性と体系を感得する。
授業計画
- 統計ソフトウエアR
統計計算用ソフトウエアRに関して，本講義に必要となる基本的な使い方を学ぶ． - 多変量分布のシミュレーション
確率分布の概念を，シミュレーションを援用して学習する． - 重回帰分析
回帰分析は変量を別の変量で説明する方法である．モデルと推測法を学び，データ解析を行う． - 主成分分析
多変量データのばらつきを説明できる少数の変量を見出す方法を扱う． - 判別分析
複数あるグループにデータを分類する線形判別分析について学ぶ． - その他の多変量解析法
多変量解析には様々な方法があり，時間の余裕があれば紹介する． - 時系列解析入門
時間と共にランダムに変化する量を扱う時系列解析への入門である．