後期(月・2)時間割表へ
    統計学IIA
  
SHIBAHARA NOBUYUKI 
芝原 信幸
2単位 
1〜4 
後期 
30003401

前期の統計学Aで学んだ回帰分析を基礎として、主成分分析、因子分析、判別分析、クラスター分析、等々の多変量解析を中心とした講義を行いたい。授業は統計解析の実践演習を主として行うことにする。統計データ処理に興味を持つ人にとって、統計解析の醍醐味を満喫することができる授業内容であると思う。
統計解析ソフトとして、SPSSを使用するが、随時、Excel等の表計算ソフトも併用していくつもりである。

評価方法: 数回のレポート、平常の学習態度を総合的に評価する。

テキスト名: テキストは使用せず、レジュメ、データは必要に応じ、ファイルの形で配布する。従って、フロッピーは各自用意すること。参考文献は、必要に応じ授業時に指示する。

注意事項: 講座の性質上、原則として、統計学の履修者、または、統計学の基礎知識を有する人に限定する。
パソコンの台数上、受講希望者が多数の場合、初回の授業時に抽選等で、履修人数制限を行う場合もある。

授業計画――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
1. 標本理論概論
2. 標本理論 1(標本比率、標本平均の分布について)
3. 標本理論 2(標本分散と標本分散比について)
4. 検定 1(標本比率による検定、標本平均による検定)
5. 検定 2(標本の分散比よる検定)
6. 回帰分析とその検定
7. 回帰分析の応用(ダミー変数を用いた回帰分析の演習)
8. 主成分分析 1
9. 主成分分析 2
10. 判別分析 1
11. 判別分析 2
12. クラスター分析 1
13. クラスター分析 2