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科目名 計画の数理 
担当者氏名

張 昇平

全開講対象学科 都市情報学部都市情報学科
年次 3年次 
クラス  
講義学期 後期 
単位数
必選区分 選択科目 
学期・曜日・時限  
部門 専門部門-情報・数理系 
備考  



準備学習・事後学習
1.講義の前提として、1,2年生時の数学系の講義内容を復習すること。

2.各回の授業計画で指定した範囲の教科書の「各章」を事前に読んでおくこと。

3.何回か指定した範囲のレポートテストを実施するので、復習しておくこと。

4.毎回、講義時間の2倍の自学自習をすること。 
履修上の留意
「意思決定の数理」との連続履修が望ましい。理解が促進されると思います。 
授業の概要と目的
カリキュラムポリシーの②に位置する。
都市問題、経営・経済上の問題、社会問題など世の中の様々の問題を解決、分析するための、統計学的方法に多変量解決と呼ばれる手法があります。本講義においては、この多変量解析手法について説明し、課題を通して様々な手法の習得を目的とします。 
サブタイトル
多変量解析と社会 
到達目標
多変量解析の各モデルの理論的側面の習得と、都市情報学に関係する諸問題に関してどのように応用できるかを考察すること。 
授業計画
【項目欄】 【内容欄】
1. 講義概要説明  講義の進め方等の説明。基礎的学習事項の確認 
2. 回帰分析法1  回帰分析法の考え方と相関分析 
3. 回帰分析法2  回帰分析法の解き方 
4. 演習課題日  回帰分析法演習課題 
5. 回帰分析法3  重回帰分析の考え方と解き方 
6. 演習課題日  重回帰分析演習課題 
7. 数量化理論1類と2類  数量化理論1類と2類の考え方 
8. 数量化理論3類  数量化理論3類の考え方と解き方 
9. 演習課題日  数量化理論3類演習課題 
10. クラスター分析1  クラスター分析の考え方とアプローチ 
11. クラスター分析2  クラスター分析の解き方 
12. 演習課題日  クラスター分析演習問題 
13. 主成分分析  主成分分析の考え方と解き方 
14. 因子分析  因子分析の考え方と解き方 
15. 総括  総括 
テキスト
【書籍名】 【著者】 【出版社】
1. わかりやすい数学モデルによる多変量解析入門 第2版  木下 栄蔵  近代科学社 
参考文献
【書籍名】 【著者】 【出版社】
1. 特になし     
授業方法の形式
講義・演習 
成績評価方法及び評価基準
演習課題・レポート(50%)と定期試験(50%)で評価する。 
受講生へのメッセージ
難しい数学だけでなく、簡単な数学、計算で問題解決できることを理解していただきたい。 
参考URL
画像
ファイル
更新日時 2019/03/18 20:50


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