情報フルエンシー(予測分析)

共通 - 全学共通

GSD20100

コース情報

担当教員: 林 等

単位数: 2

年度: 2024

学期: 秋学期

曜限: 月3

形式: 対面授業

レベル: 200

アクティブラーニング: あり

他学部履修:

評価方法

レポート

30%

その他

単元毎の演習成果や提出課題,出欠を総合評価する。提出課題を3回以上未提出の場合は不合格となる。また,欠席を3回以上した場合は不合格となる。第1回目は出欠をとらない。

70%

詳細情報

概要

・教材提供や資料の掲示,課題提出,出欠にはMoodleを使用するので,授業受講にあたっては,Moodleでコースの登録を済ませておくこと。 履修登録とは連動していないので,各自で別途登録が必要である。 パソコンやスマートフォンによる情報利用技術は,ほとんどの人々の生活に不可欠な存在となっている。 本講義では,基本的なサンプルデータを用いた「予測分析」の演習を行う。 本科目は,全学共通教育におけるカリキュラム・ポリシーにある,「共生と世界」の分野に対応する。

目標

「予測分析」に関する基本的なサンプルデータを用いた演習を行うことで,パソコンやスマートフォンを活用した情報利用技術に関する基礎的な事項を理解させることを目指す。 ディプロマ・ポリシーに係る共通事項に掲げる「他者のために,他者とともに生きる人間」としての幅広い視野と外国語を運用する能力を身につける。

授業外の学習

【予習】(所要時間:各回110分程度) ・教材の内容に目を通して,内容と疑問点を把握しておく。 【復習】(所要時間:各回80分程度) ・指定された課題に取り組む。

所要時間: 少なくとも190分以上の予習復習が必要である。

スケジュール

  1. イントロダクション
  2. 似た者同士でデータを分類(その1)
  3. 似た者同士でデータを分類(その2)
  4. 視点を変えてデータを観察
  5. 時系列分析とは
  6. 単回帰分析
  7. 重回帰分析
  8. 成長曲線
  9. 従来の予測手法
  10. 最近隣法
  11. 灰色理論
  12. 単回帰分析による予測
  13. 総合演習(その1) 資料作成
  14. 総合演習(その2) 資料作成

教科書

下記参照

  • 本当に使えるようになる多変量解析超入門

    著者: 加藤 剛 著

    出版社: 技術評論社・2013年

  • Excelで学ぶ時系列分析―理論と事例による予測― [Excel2016/2013対応版]

    著者: 上田 太一郎 監修

    出版社: オーム社・2016年

参考書

書籍情報はありません。

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