授業科目名 （英文名）
多変量データ解析 （経営学部・専門 科目） (Multivariate Data Analysis)
科目区分 対象学生 ※ 単位数 4.00 開講年次・ 学期 2・3・4年次・後期 担当教員 森谷 義哉 所属 国際商経学部 ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所 ※ 連絡先 ※ 講義目的及び到達目標 Ⅰ 講義目的 基本的な多変量解析の考え方を理解して、その解析結果を解釈できるようになるとと もに、統計解析ソフトウェアを用いた演習を通じて理解を深めることを目的とする。 Ⅱ 到達目標 多変量解析の基本的な手法の考え方を理解した上で、統計解析ソフトウェアを用いて 興味のあるデータを解析して、その出力結果を正しく解釈できるようになることを目 標とする。 講義内容・授業計画 Ⅰ 講義内容 統計学の基礎知識を復習してから、基本的な多変量解析の手法のうち、代表的な4種類 の手法について説明する。理解を深めるために、各説明の後には統計解析ソフトウェ アを用いた演習を行う。 Ⅱ 授業計画 1. データ解析とは 2. データの視覚化 3-4. データの整理(1) 平均・分散 5-6. データの整理(2) 相関係数 7-8. 確率分布 9-10. 推定 11-12. 検定 13-18. 回帰分析 19-21. 判別分析 21-23. 主成分分析 24-26. 因子分析 27-30. 総合演習・プレゼンテーション 31. 評価（到達度の確認） ※補足 受講者の統計学的な知識に応じて、講義内容を調整することがある。 テキスト プリント資料を配布する。 参考文献 永田靖(2005)『統計学のための数学入門30講』朝倉書店（生協・ジュンク堂等で購入 可能）永田靖(1996)『統計的方法のしくみ』日科技連出版社（生協・ジュンク堂等で 購入可能）今井耕介(2018)『社会科学のためのデータ分析入門（上）』岩波書店（生 協・ジュンク堂等で購入可能）今井耕介(2018)『社会科学のためのデータ分析入門（ 下）』岩波書店（生協・ジュンク堂等で購入可能）永田靖・棟近雅彦(2001)『多変量 解析法入門』サイエンス社（学術情報館に所蔵）川端一光・岩間徳兼・鈴木雅之(2018 )『Rによる多変量解析入門』オーム社（生協・ジュンク堂等で購入可能）小西貞則(20 10)『多変量解析入門』岩波書店（生協・ジュンク堂等で購入可能）山田剛史・杉澤武 俊・村井潤一郎(2008)『Rによるやさしい統計学』オーム社（生協・ジュンク堂等で購 入可能）地道正行(2018)『Rによる統計学独習』裳華房（生協・ジュンク堂等で購入可 能）慶應SFCデータ分析教育グループ(2008)『データ分析入門（第7版）』慶應義塾大 学出版会（学術情報館に所蔵） 成績評価の基準・方法 Ⅰ 成績評価の基準 多変量解析の基本的な手法の習得度とその活用力に応じて成績を与える。 S: 多変量解析の基本的な知識とその応用力を身につけており、発展レベルのデータ解 析ができる。 A: 多変量解析の基本的な手法と使い方を深く理解しており、応用レベルのデータ解析
ができる。 B: 多変量解析の基本的な手法と使い方を理解しており、基礎レベルのデータ解析がで きる。 C: 多変量解析の基本的な手法と使い方を概ね理解している。 Ⅱ 成績評価の方法 発表（40%）とレポート（60%）を基準として、毎回の講義・演習に対する受講態度を 含めて総合的に評価する。 履修上の注意・履修要件 Ⅰ 履修上の注意全体的に、楽しみながら積極的に授業に参加する姿勢を期待する。分 からないことや疑問に思うことをそのままにせず、すぐに質問して欲しい。演習では 、他の受講者と協力しながら課題に取り組むことによって、理解を深めて欲しい。授 業内容は復習すること。特に、講義中に出された演習問題に取り組むことは良い復習 になる。また、次回のプリントが配布されているときは、少しでもよいので、その部 分を読んだり、問題を考えたりして予習することを勧める。本講義は、原則すべての 授業を対面で実施する予定である。しかし、状況によっては、新型コロナウィルス感 染症対策として、受講者を複数の教室に分けて教室間をオンラインで接続したり、自 宅等からオンライン授業に参加したりすることがあり、自宅等でオンライン授業を受 講できる環境（PC・タブレット等の端末とWi-Fi等の通信環境）が必要となる場合があ る。そのときは、事前に連絡する。 Ⅱ 履修要件統計学の基本的な知識（特に、平均、分散、相関係数、確率分布）を持っ ていることが望ましい。統計解析ソフトウェアを用いた演習を行うので、PCやソフト ウェアの操作に慣れていることが望ましい。もし、統計学の基本的な知識を持ってい なくても、PCやソフトウェアの操作が不安でも、意欲を持って取り組めば授業内容は 理解できる。 実践的教育 該当しない。 備考 担当教員の専門分野は数理統計学であり、本講義では多変量解析の理論を講義すると ともに、統計解析ソフトウェアを用いた演習を行う。
