多変量解析

概要

多変量解析は，複数の変数を持つデータ(多次元データ)から，変数間の相互関係を推定するために使われる統計的手法の総称であり，工学的にも画像処理等の様々な分野で利用されている．多次元データを低次元に圧縮したり，変数間の相関関係を明らかにしてデータの推定や予測を行ったり，データ分布からそれらのデータを分類したりすることができる．本講義では，基礎的な統計量の解説から始め，重回帰分析・判別分析・主成分分析などの分析手法について解説する．この講義は情報理工学科のカリキュラムポリシーの5における「数学の基礎科目」に相当するが，多変量解析は幅広い分野に実際に利用されている分析手法であり，他のカリキュラムポリシーとも深く関わっている。アクティブ・ラーニングとして，毎回の講義で簡単な演習を行い，その日の内容の理解を深める。

目標

情報理工学科のディプロマポリシー5に掲げる「現代科学の理解に不可欠な数学の知識」を身に着ける。 (1) 多変量解析に必要な統計量に関する知識を身に付ける． (2) 各分析手法の利用方法を理解する． (3) 各分析手法の理論的な背景を理解する．

授業外の学習

(1) 講義資料をmoodleからダウンロードして，事前に目を通して予習する(1時間程度) (2) 毎回の講義で演習を行うが，講義中は時間が限られているので，家で資料を見ながらじっくりと解いてみる(2時間程度) (3) 各分析手法について，各自フリーソフトを使ってデータを解析してみる(1時間程度)

所要時間: 4時間程度/週