授業情報/Course information

開講学期/Course Start 2016年度/Academic Year  前期/First
開講曜限/Class period 火 /Tue  5 , 火 /Tue  6  , 火 /Tue  7
授業区分/Regular or Intensive 週間授業
対象学科/Department 情報電子工学系学科
対象学年/Year 3年,4年
授業科目区分/Category 教育課程 主専門教育科目
必修・選択/Mandatory or Elective 選択
授業方法/Lecture or Seminar 演習
授業科目名/Course Title 確率・統計応用演習/Practice in Probabilities and Statistics
単位数/Number of Credits 1.0
担当教員名/Lecturer 倉重健太郎(情報電子工学系学科コンピュータ知能学コース)
時間割コード/Registration Code B4323
連絡先/Contact 倉重健太郎(V204
0143-46-5489
kentarou[at]csse.muroran-it.ac.jp)
オフィスアワー/Office hours 倉重健太郎(水曜日 16:30-17:00)
更新日/Date of renewal 2016/04/08
授業のねらい
/Learning Objectives
「確率・統計」で学んだ知識に基づき,より具体的なデータ分析課題を解くことにより,多様なデータ分析手法について理解を深める.
到達度目標
/Outcomes Measured By:
1. 2次元確率ベクトルを理解・記述できるようになる.
2. 2次元正規分布を理解・記述ができるようになる.
3. 2次元共分散行列を用いたデータ分析ができるようになる.
4. 多重線形回帰分析を用いたデータ分析ができるようになる.
授業計画
/Course Schedule
総時間数11.25時間
1週 2次元確率ベクトルおよび2次元正規分布について
2週 共分散行列の固有値および主成分分析について
3週 多重線形回帰分析について
4週 データ分析演習(1) 分析用プログラム作成
5週 データ分析演習(2) データ分析  

講義時間外には演習室を開放しています.この開放時間を利用して,
各回の演習内容の自主的な予習復習などを前提とする.
成績評価方法
/Grading Guidelines
到達目標1,2についてレポートにより評価し全体の40%とする.
到達目標3についてレポートにより評価し、全体の30%とする.
到達目標4についてレポートにより評価し、全体の30%とする.

全演習課題の解答を提出することを前提とする。100点満点で,60点以上を合格とする.提出期限までに,課題提出がないものは,成績評価対象とせず不合格とする.
履修上の注意
/Notices
毎回出席を前提にする.全課題の解答を提出すること.不合格者は再履修すること.
学習・教育目標との対応
/Learning and Educational Policy
この授業科目は情報電子工学系学科の学習目標の以下の項目に対応している。
情報技術者[情報基礎]数学と自然科学の基礎知識を身につける。
関連科目
/Related course
確率・統計
No. 回(日時)
/Time (date and time)
主題と位置付け(担当)
/Subjects and instructor's position
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
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