専門科目
ハイブリッド科目(※対面とオンライン併用)
アクティブ・ラーニング科目ではありません。
専門科目 数理情報系, 教職課程科目
わくラボの使用について:使用しない
選択科目 2単位 3年次 後期
教職課程(数学)選択, 教職課程(情報)選択
小泉真也
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
下記の通り、評価は原則としてレポートのみで実施する。出題に対して、仮説(題意の理解、可能であれば解答の見積もり)、問題解決のアプローチを示し、これらをふまえて R言語の記述による実装を行う。R 実行環境の出力結果および、その出力結果から題意に沿うように解答を示し、これを評価・考察する;以上を適切な文章形式で報告することを求める
(S)プログラミング言語 R に基づく動作手順を理解し、難易度の高い問題の解を、考察・根拠・論拠を交えて適切に推測できること。
(A)プログラミング言語 R に基づく動作手順を理解し、簡単な問題の解を、考察・根拠・論拠を交えて適切に推測できること。
(B)プログラミング言語 R を用いて簡単な問題の解を導くにあたり、引用に止まらず、考察がなされ、その根拠・論拠の提示に相応の努力が認められること。
(C)プログラミング言語 R を用いて簡単な問題の解を導くにあたり、引用に止まらず、解答の検証がなされていること。
試験: 0 / 100 / 100
レポート: 90 / 100 / 100
小テスト(中間テストなど含む): 10 / 100 / 100
小レポート(中間レポートなどを含む): 0 / 100 / 100
作品: 0 / 100 / 100
ポートフォリオ: 0 / 100 / 100
その他:
0 / 100
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)
R言語を用いた講義として、数値計算法の単位を取得していることが望ましい。
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
全県水準で実施した試験結果の集計・分析(5年)