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データ解析実習

科 目
データ解析実習
区 分
経営工学科選択科目群
授業番号
3634
開設セメスター
4S
曜日・時限
水/678
単位数
1単位
担当者名
大藤　正,小野　道照
授業の概要
        企業経営ではさまざまな意思決定が行われるが、意思決定のためにはデータが必要である。本講義では収集したデータを解析する方法の一つである多変量解析法について、そのモデルと使い分けの方法を具体的な例題と共に説明する。
授業計画
テーマ
内 容
第1回目
        ガイダンス
                  本講義の概要について説明する。
第2回目
        多変量解析の概要
                  多変量解析と言ってもさまざまな方法があり、その概要を説明する。
第3回目
        相関モデルと回帰モデル
                  多変量解析の基礎となる単相関モデル、単回帰モデルの違いを解説する。
第4回目
        重回帰分析モデル
                  単回帰モデルと重回帰モデルの考え方を説明する。
第5回目
        重回帰分析の分析過程
                  ５回に渡って予測モデルを説明するが、始めに代表的な重回帰分析モデルの解析の流れを説明する。
第6回目
        数量化I類モデル
                  重回帰分析モデルの特殊なモデルとしての数量化I類について、重回帰モデルと比較して説明する。
第7回目
        判別分析モデル
                  分類を目的とする手法である判別分析の実際と活用について説明する。
第8回目
        数量化II類モデル
                  判別分析の特殊なモデルである数量化II類について、判別分析と比較しながら説明する。
第9回目
        主成分分析モデル
                  ６回に渡って記述モデルを説明するが、始めに主成分分析について概要を説明する。
第10回目
        主成分分析における軸の解釈
                  記述モデルにおいては構成された軸の解釈が必要となるため、どのように軸を解釈すべきかを説明する。
第11回目
        因子分析モデル
                  データの内部構造を解明する代表的なモデルとして因子分析を主成分分析と比較しながら説明する。
第12回目
        クラスター分析
                  収集したデータの群分けの方法としてのクラスターの考え方と使い方を説明する。
第13回目
        多次元尺度構成法
                  多次元空間上に尺度を構成する方法について説明する。
第14回目
        数量化III、IV類モデル
                  数量化理論の中の記述モデルである２つのモデルの概要を説明する。
第15回目
        多変量解析のまとめ
                  多変量解析の全体像を再確認する。

使用テキスト
本多正久／経営のための多変量解析／産業能率大学出版部
参考文献
圓川隆夫／多変量のデータ解析／朝倉書房／３０００円
成績評価方法
出席状況および期末試験により評価する
履修条件等
なし

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