授業科目名 （英文名） 多変量解析 （社会情報・専門科目） (Multivariate Analysis) 科目区分 対象学生 ※ 単位数 2.00 開講年次・ 学期 2年次・後期 担当教員 中村 知道 所属 情報科学研究科・社会情報科学部 ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所 ※ 連絡先 ※ 講義目的及び到達目標 ●講義目的 本講義では、大量データ（多変数および多くのデータ数）の処理方法として、統計的 な方法として多変量解析と信号処理の方法としてフーリエ変換を取り上げ、実際のデ ータに使用できる応用力と、得られた結果の意味を分かりやすく説明する力の習得を 目的とする。 ●到達目標 多変量解析とフーリエ変換の基礎を理解し、様々な問題の数理的描像を速やかに把握 出来るようになることである。 講義内容・授業計画 ●講義内容 多変量解析では回帰分析、因子分析、主成分分析、判別分析、クラスター分析、数量 化について例題を用いながら説明し、フーリエ解析ではフーリエ級数からフーリエ変 換、離散フーリエ変換に至るまでの考えを段階的に説明する。 ●授業計画 1. 多変量解析１− 多変量解析の全般について概説 2. 多変量解析２− 基礎的な統計処理について解説 3. 多変量解析３− 基礎的な統計処理について解説 4. 多変量解析４− 回帰分析について解説 5. 多変量解析５− 因子分析について解説 6. 多変量解析６− 主成分分析ついて解説 7. 多変量解析７− 判別分析について解説 8. 多変量解析８− クラスター分析について解説 9. 多変量解析９− 数量化Ⅰ類・Ⅱ類について解説 10. 多変量解析１０− 数量化Ⅲ類・Ⅳ類について解説 11. フーリエ解析１− フーリエ級数を理解するのに必要な数学ついて解説 12. フーリエ解析２− フーリエ級数と周波数分析について解説 13. フーリエ解析３− フーリエ変換とパワースペクトルについて解説 14. フーリエ解析４− デジタル信号と離散フーリエ変換について解説 15. フーリエ解析５− フーリエ変換の応用例について解説 テキスト 講義で必要な資料は配布する。 参考文献 適宜紹介する。 成績評価の基準・方法 複数回のレポートにより、講義内容の理解度を評価し、評価が60点以上のものを合格 とする。 ●成績評価の基準 多変量解析とフーリエ解析の基礎を理解し、コンピュータを利用して多変量解析と離 散フーリエ変換に関する計算が出来ること。 ●成績評価の方法 定期試験は実施せず、複数回のレポートの内容により総合的に評価する。 履修上の注意・履修要件 確率・統計や微積分の基本的な事項について理解していることが望ましい。 レポートの未提出は不可の認定となるので、期限を厳守し提出すること。但し、やむ を得ない理由で提出期限内に提出が出来ないときは、提出期限前に必ず連絡すること 。
レポート内にwebからのコピー（引用、参考文献を明記している場合は除く）や、他の 人と同じものがある場合は不可の認定となります。 当授業は、原則全ての授業を対面で実施する予定ですが、履修者人数によっては、新 型コロナウィルス感染症対策として、履修者を複数の教室に分けて教室間をオンライ ンで繋ぐ方法や、対面授業と自宅でのオンライン授業を実施する方法とする場合があ り、自宅等でオンライン授業の受講を視聴できる通信環境（PC・タブレット等の端末 やWi-Fi環境）が必要となる場合があります。最終的な授業方法は履修登録後に決定・ 連絡します。 実践的教育 該当しない。 備考 特になし。
