開講学期 Course Start	2015年度 前期
授業区分 Regular or Intensive	週間授業
対象学科 Department	生産システム
対象学年 Year	1
必修・選択 Mandatory or Elective	選択
授業方法 Lecture or Seminar	講義 Lecture
授業科目名 Course Title	計測工学特論 ロボティクス
単位数 Number of Credits	1
担当教員 Lecturer	相津佳永 Yoshihisa Aizu
教員室番号 Office	Y401（相津）
連絡先(Tel) Telephone	0143-46-5348（相津）
連絡先(E-mail) E-mail	aizu＠mmm.muroran-it.ac.jp
オフィスアワー Office Hour	火曜日(Tuesday)16：30-17：30
授業のねらい Learning Objectives	多変量解析の基礎を学ぶ。複雑事象を直交化軸に展開する手法の理解。重回帰の概念の理解と重回帰分析および主成分分析・要因分析の原理を理解し計測・評価への応用能力を養う。 This subject is designed for graduates who are interested in multi-variate analysis.
到達度目標 Outcomes Measured By:	１．多変量解析の基礎を学び，多くの複雑な現象の絡まりあった対象から一定の認識・理解を引き出す過程と手法を使いこなせるようにする。 ２．具体的には，多変数ガウス分布による主成分分析の概念の理解と，直交化の手法の理解。 ３．重回帰の概念の理解と重回帰分析および主成分分析の計測・評価への適用例を示す。 The aim of this subject is understanding of principle of typical multi-variate analysis including multiple regression analysis and principal component analysis, and their examples of applications.
授業計画 Course Schedule	１．統計変数の概念理解 ２．統計的な直交性と直交化 ３．同上 ４．主成分分析 ５．重回帰分析と重回帰 ６．多変量統計変数の計測への適用例 ７．同上 1. Statistical variables and concept 2. Statistical independence 3. Statistical independence 4. Principal component analysis 5. Multiple regression analysis 6. Application to measurements 7. Application to measurements
教科書 Required Text	教科書 必要な場合に資料を配布する Materials may be delivered.
参考書 Required Materials	「多変量解析のはなし」有馬　哲・石村貞夫共著東京図書，「多変量解析法入門」永田　靖・棟近雅彦共著サイエンス社。 References may be introduced in lecture.
教科書・参考書に関する備考	教科書は使わない．必用に応じてプリントを配布
成績評価方法 Grading Guidelines	試験100点満点の結果で判定。６０％以上を合格とする。再試験はない． The score may be evaluated by examination, and if necessary, by questions in reports party.
履修上の注意 Please Note	１．講義中に演習が含まれることがある，欠席しないように． ２．再試験は行わない． ３．不合格者は再履修すること．
教員メッセージ Message from Lecturer	自然界の複雑事象を統計的な立場から計量評価し，適格な判断基準を得る資質を養うことを希望する。 I hope that students who are interested in statistical analysis of measurement data join this class.
学習・教育目標との対応 Learning and Educational Policy	主に以下の能力の涵養に対応する． １．機械システムを評価する能力 ２．実験結果を評価する能力 ３．数理モデルを構築し数値解析する能力 1. Evaluation of mechanical system. 2. Discussion of experimental results. 3. Analysis of numerical data.
関連科目 Associated Courses	学部：電気電子工学，計測情報工学，機械システム工学実験 大学院：光センシング特論，生産システム情報工学特論 Bachelor Course : Electrical engineering and electronics, Instrumentation, Experiments Master Course : Advanced optical sensing, Advanced system and information engineering for production.
備考 Remarks	講義における言語は日本語．広く様々な分野に共通の解析手法である．学ぶ価値有り． The lecture is made In Japanese. Knowledge of common analyzing methods is useful in various fields.