2016.6.8 「データ解析」の到達目標 講義「データ解析」 ガイダンス 様々なデータから価値のある情報を抽出するための 統計学的手法の原理及び使用法を学び，得られた 統計データを正しく解釈できる力を習得すること． ・統計学及び各種データ解析手法の基礎理論を理解できること． ・得られたデータの種類に応じて適切な統計手法を選ぶことができること． 北海道大学 大学院情報科学研究科 生命人間情報科学専攻 神経制御工学研究室 ・公開されている統計データを正しく解釈することができること． ・統計的手法を用いて科学的論証ができること． 准教授 西川 淳 研究者・技術者として必要なデータ解析法を習得 1 授業予定（月曜 3限と水曜5限, A33教室） 2016年 2016年 2016年 2016年 2016年 2016年 2016年 2016年 2016年 2016年 2016年 2016年 2016年 2016年 6月 8日（水） 6月 13日（月） 6月 15日（水） 6月 20日（月） 6月 22日（水） 6月 27日（月） 6月 29日（水） 7月 4日（月） 7月 6日（水） 7月 11日（月） 7月 13日（水） 7月 21日（木） 7月 25日（月） 7月 27日（水） 第 １回 統計学を学ぶ意義 第 ２回 記述統計と確率分布 第 ３回 統計的推定 第 ４回 検定の基本 第 ５回 分散分析 第 ６回 多重比較法 第 ７回 ノンパラメトリック手法 第 ８回 回帰分析と多変量解析概論 第 ９回 重回帰分析 第１０回 主成分分析と因子分析 第１１回 判別分析とクラスター分析 休講 （講義は行わない） 第１２回 一般化線形モデルとベイズ統計 第１３回 機械学習 講義資料について ・ 予習が可能なように，講義の前日までに講義スライドを ホームページからダウンロードできるようにしておくので， 各自で印刷して持参し，メモを取りながら授業を受けると 良いでしょう． ・ ノートを取らなくても良いはずなので，講義中は投影スライド および説明を集中して聞くようにしましょう． 2016年 8月 1日（月） 期末試験 2016年 8月 3日（水） 再試験 （実施するとは限らない） 講義資料の公開はホームページ ① １．まず，研究室のHP http://tt-lab.ist.hokudai.ac.jp/ を開きます． ２．構成員をクリック． 講義資料の公開はホームページ ② ４．「講義情報はこちら」をクリック． ３．西川淳をクリック． ６．必要なファイルをダウンロード して下さい． （パスワードは講義にて） 1 講義スライドをPDFで（前日までに公開） 授業内容の参考図書 本講義では教科書は指定しない. ただし,本講義の内容を大筋網羅 している入門書として, 入門統計学 －検定から多変量解析・実験計画法まで－ 栗原 伸一 オーム社, （2011） ISBN: 978-4-274-06855-3 Amazon価格： 2,592円 （2014/10/05現在） を推薦しておきます. 毎回の授業の最後に小テストを実施 ※ 第１回（本日） は実施しません． 学籍番号, 氏名を必ず 記入すること. 重要な連絡事項 来週以降， 各自で電卓を持ってきて下さい． ※ 出欠を兼ねます． 全ての設問 に解答すること. ※ 途中から来ると, その日の内容が 分からないので, 点数が取れない と思われます． （注） 携帯電話は不可．関数電卓が理想的． （毎回の小テストで使用します！） 10 期末試験と成績評価 ・小テスト 20% 持ち込み自由 （出席点含む） ・期末試験 80% 持ち込み不可 （注意） 出席が7割に満たない者は，原則的に， 期末テストの受験資格を与えないこととする． （その場合，確実に「不可」となるので注意すること．） （注意） 再試を実施するかどうかは未定. 2
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