タイトル

科目番号 教室 登録人数 履修登録方法 対面/遠隔
知能206   [火1]工1－321 [火2]工1－321   75   抽選対象   対面授業  
開講年度 期間 曜日時限 開講学部等
2021 前学期 火1〜2 工学部工学科  
講義コード 科目名[英文名] 単位数
617008001 データサイエンス基礎   4  
担当教員[ローマ字表記]
岡﨑 威生  
授業の形態
講義、演習又は実験
 
アクティブラーニング
学生が自身の考えを発表する、学生が文献や資料を調べる
 
授業内容と方法
【需要】
授業開始は4月13日です。
初回は対面(321教室)で実施します。学籍番号奇数学生は1限に、偶数学生は2限に教室に来てください。
2回目以降の講義は、Zoomを使ってオンラインで実施する予定ですのでインストールしておいてください。
https://zoom.us/
授業計画は状況に応じて改訂します。
不明な点があれば、メールで問い合わせてください。


　様々な自然現象や社会事象・実験などから、我々は様々な形式のデータを手に入れることになる。これらの結果を解釈し事象の本質を客観的に抽出することを「データ解析」と呼んでいる。この客観性を科学的に保証するために構築された概念が「確率論」であり、これに基いて「統計モデル」が構成されている。
　本講義ではデータ解析に必要な基本的な確率論と統計モデルについて概説し、それらのモデルにおける推定法と検定法を論じる。微分や積分など解析に必要な数学技能をあわせて取り上げる。統計解析言語Rを利用し、コンピュータを使ったデータ解析をおこなう。いくつかの具体事例による演習も適宜おこなう。
 
URGCC学習教育目標
問題解決力、専門性
 
達成目標
確率の概念を理解し、事象の本質を客観的に表現・評価する。論理的思考の基礎技法としての数学が応用でき、工学に必要な基本的な数学能力を身につける。プログラミング言語を利用して大規模データに対する解析を実行できる。
 
評価基準と評価方法
確率分布の基本概念を理解でき、統計問題の解決に適用できること。微分積分の基本的計算ができること。Rを利用したデータ解析が実践できること。

【4/12時点】中間試験(30%)、期末試験(30%)、レポート提出(40%)により評価する。
【対面試験が実施できない場合】レポート提出（10点×10回）により評価する。
 
履修条件
 
 
授業計画
１限と２限の連続で実施

遠隔授業の進め方（各回で若干変わります）OnlineのときはZoomで接続
8:30-8:35 接続確認 Online
8:35-8:45 復習または課題解答 Online
8:45-8:55 各自振返り Offline
8:55-9:15 内容説明 Online
9:15-10:00 演習 Offline
10:00-10:10 演習解答 Online
10:10-10:20 休憩 Offline
10:20-10:40 演習または課題説明 Online
10:40-11:40 演習または課題取組み Offline


第１回4/13　イントロダクション、確率、ベイズの定理、確率変数と分布
第２回4/20　連続関数と微分、演習（確率基本計算、微分）
第３回4/27　多次元分布、正規分布、演習（確率計算）
第４回5/11　積分、演習（積分）
第５回5/18　期待値と分散、データの処理
第６回5/25　統計解析言語R、プログラミング演習（データ表現）
第７回6/1　統計的推定、点推定、区間推定、比率推定
第８回6/8　演習（統計的推定）、中間試験
第９回6/15　統計的仮説検定、母平均の検定、母分散の検定
第１０回6/22　母平均の差の検定、等分散の検定、演習（統計的仮説検定）
第１１回6/29　対応のあるデータ、比率の検定、演習（事例に対する統計的推測）
第１２回7/6　検定の誤りと検出力、プログラミング演習（データ解析）
第１３回7/13　情報量規準、演習（モデル選択）
第１４回7/20　分散分析、適合度検定、相関分析
第１５回7/27　回帰分析、演習（要因分析）
第１６回8/3　演習（総合的データ解析）、期末試験
 
事前学習
各回の教科書該当箇所および事前にwebclassで配布する講義ノートに目を通しておくこと。（約1時間）
 
事後学習
講義中に理解が不十分な部分を配信する講義ビデオで確認すること。隔週の課題に取り組むこと。（約2時間）
 
教科書にかかわる情報
教科書 書名 ISBN
9784781914336
備考
著者名
出版社
出版年
NCID
 
教科書全体備考
 
 
参考書にかかわる情報
参考書 書名 ISBN
4781912656
備考
著者名
出版社
出版年
NCID
参考書 書名 ISBN
9784873118284
備考
著者名
Peter Bruce, Andrew Bruce著 ; 黒川利明訳
出版社
オライリー・ジャパン
出版年
2018
NCID
 
参考書全体備考
 
 
使用言語
日本語
 
メッセージ
・微分積分学の知識及び計算力が必要となることが多いので，各自復習しておくこと。
・教科書は各自生協にて購入しておくこと。
・レポートは，TeX を用いて作成し提出すること。

Webclassを利用して講義情報(講義ノート、講義ビデオ)の提供とレポート提出を行なう。
https://webclass.cc.u-ryukyu.ac.jp/
 
オフィスアワー
毎週月曜日1限 工学部1号館706室
 
メールアドレス
この項目は教務情報システムにログイン後、表示されます。
 
URL
http://www.ms.ie.u-ryukyu.ac.jp/class/stat/
 

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