専門科目
専門科目 数学教育コース
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教職課程科目 2単位 4年次 前期
教職課程(数学)選択
小山民雄
417
1003(2)
時間割決定後に授業等で連絡します。
回帰分析、分散分析、主成分分析、因子分析、判別分析、R言語
日本語・英語を併用する
日本語・英語で記述された資料を使用する
キーワードに掲げた分析手法の考え方を理解し、計算機を用いてデータに分析手法を適用できる。
情報メディア基礎力:情報メディアの技術的および社会的な変化に対応し得る基盤となる知識とスキル, 専門能力:情報メディアの開発とその多面的な活用ができる能力
回帰分析、分散分析、主成分分析、因子分析、判別分析の考え方を解説する。さらに、計算機を用いてデータに分析手法を適用する方法を学ぶ。
基本的に授業時間外の学修は1コマあたり4時間を必要とする
CSV形式で与えられたデータに対して、回帰分析、分散分析、主成分分析、因子分析、判別分析を適用するすることができる。
試験: 50 / 100
レポート: / 100
小テスト(中間テストなど含む): 20 / 100
小レポート(中間レポートなどを含む): 30 / 100
作品: / 100
ポートフォリオ: / 100
その他:
特に指定しない。
日本統計学会編『日本統計学会公式認定 統計検定1級対応 統計学』東京図書(2013年)
特になし。
提出された成果物に対して、修正点・改善点等の指摘などの指導を実施する
線形代数とプログラミングに慣れていることが望ましい。