自然と技術 / ゼミナール「統計のためのプログラミング入門」
Science and Technology / Seminar : Programming for Statistical Computing
平成19年度以前の授業科目:『自然と技術 / ゼミナール「統計のためのプログラミング入門」』
平成16年度以前 (医保は17年度以前) の授業科目:『人文科学ゼミナール / ゼミナール「統計のためのプログラミング入門」』
准教授・石田 基広
2単位
木(3・4) 全(全)授業のタイプ
演習
授業の目的
統計解析の基礎とプログラミングの基礎を学ぶ
授業の概要
研究や調査においては，手元のデータを出発点に結論を導くが，その過程で，先行研究や研究者の仮説に基づく仮定と，データに基づく結論が正しいかどうかを検定する作業が欠かせない．検定無き論述は，研究ではなく，エッセーにすぎない． この授業では，得られた各種のデータを加工し，統計学的な解析を行うための基礎知識と技術を演習形式で指導する．
キーワード
統計学，データマイニング
受講者へのメッセージ
毎回，その時間に指導した内容に関する課題，宿題を課すので，欠席すれば，平常点も大幅に下がるものと理解されたい．おおむね3回欠席すると，仮に最終試験が満点でも，不可となることもあると心得られたい． なお当然であるが，教科書は必ず購入すること．また教科書を教室に持参しなかった場合は，その日の授業にはまったくついてこれない．また別の受講生にも迷惑である．従って欠席扱いされてもしかたがないものと心得よ．木曜日3・4時限(午前)に高度情報基盤センターで行う授業である．
到達目標
| 1. | ごく簡単な入出力処理, あるいはデータ処理のロジックが独力で設計できるようになる． |
授業の計画
| 1. | オリエンテーション |
| 2. | R の基礎を学ぶ．起動とメニューの使いかた |
| 3. | データをロードする．データを出力する． |
| 4. | データを分析する．基本統計量の意味と読み方 |
| 5. | データをグラフ化する．グラフを保存する． |
| 6. | データを検定する．対応のある(ない)連続量のデータ．離散値のデータの検定 |
| 7. | データを加工するためのプログラミング技法1 |
| 8. | データを加工するためのプログラミング技法2 |
| 9. | データを加工するためのプログラミング技法3 |
| 10. | データを加工するためのプログラミング技法4 |
| 11. | 高度な解析手法を学ぶ1 |
| 12. | 高度な解析手法を学ぶ2 |
| 13. | 高度な解析手法を学ぶ3 |
| 14. | 復習その1 |
| 15. | 復習その2 |
| 16. | 総復習 |
成績評価の方法
毎回の課題と宿題の提出6割 期末試験4割
再試験の有無
無し
参考書
U・リゲス著 石田基広訳『Rの基礎とプログラミング技法』シュプリンガー・ジャパン， エヴェリット著 石田基広訳『RとS-PLUSによる多変量解析』シュプリンガー・ジャパン
WEBページ
連絡先
石田(ishida-m@ias.tokushima-u.ac(no-spam).jp)