| 開講学期／Course Start | 2017年度／Academic Year 前期／First |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 火/Tue 5-7 |
| 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 情報システム学コース・コンピュータ知能学コース |
| 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（６－１０週）／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 | 2017/03/21 |
|---|---|
| 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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| 該当するデータはありません | ||||