| 授業科目名 | カテゴリカルデータ解析特論(99MD011) | 授業科目名(英) | |
| 教員名 | 藤澤 健吾 | ||
| 開講年度学期 | 2026年度 後期 | ||
| 曜日時限 | 水曜6限 | ||
| 開講学科 | 大学院 工学研究科 数理情報科学専攻 | ||
| 単位 | 2.0 | 学年 | 修士課程1年 |
| 科目区分・授業形態 | 専門科目 講義・演習 | 単位区分 | 選択 |
| 授業概要 | カテゴリカルデータは工学、薬学、経済学など様々な分野で現れるため、カテゴリカルデータの解析方法を身につけることは必要不可欠である。その中でも、分割表解析はカテゴリカルデータ解析の代表的な手法であり、多変数のカテゴリカルデータを取り扱う際に重要な役割を担っている。この授業では以下の書籍から輪講形式で授業を行う。 Tam?s Rudas, Lectures on Categorical Data Analysis, Springer, 2018. |
| 達成目標 | ・カテゴリカルデータ解析の代表的手法について説明できる。 ・分割表解析の手法について理解し、状況に応じて適切な手法を選択できる。 ・R言語を用いてカテゴリカルデータ解析のプログラムを実装できる。 |
| DPとの関連性 | DP1:〇 DP2: DP3: |
| 成績評価方法 | プレゼンテーション:50% ディスカッション:50% プレゼンテーションとディスカッションの成績に応じて以下のように評価を与える. S: 90~100点 A: 80~89点 B: 70~79点 C: 60~69点 D: 59点以下 不合格 具体的な評価については初回の講義でルーブリックを開示し,ルーブリックに基づいて評価する |
| 教科書 | ガイダンスで指示 |
| 参考書 | Tam?s Rudas, Lectures on Categorical Data Analysis, Springer, 2018. |
| 履修上の注意 | 輪講の状況によっては、進行が前後することがある。 |
| 授業計画 | 第1回 授業ガイダンス、輪講の進め方について。 第2回 Chapter 1の輪講を行う。 第3回 Chapter 2の輪講を行う。 第4回 Chapter 2の輪講を行う。 第5回 Chapter 3の輪講を行う。 第6回 Chapter 3の輪講を行う。 第7回 Chapter 4の輪講を行う。 第8回 Chapter 4の輪講を行う。 第9回 Chapter 5の輪講を行う。 第10回 Chapter 5の輪講を行う。 第11回 Chapter 6の輪講を行う。 第12回 Chapter 6の輪講を行う。 第13回 Chapter 7の輪講を行う。 第14回 Chapter 7の輪講を行う。 第15回 Chapter 8の輪講を行う。 授業外学習 書籍をあらかじめ読むこと |
| 注意 |
- 教員: 藤澤 健吾
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