| 授業コード | 42038400 | 単位数 | 2 |
| 科目名 | 応用システム科学Ⅱ | クラス | |
| 履修期 | 後期授業 | カリキュラム | ＊下表参考 |
| 担当者 | 古山 滋人 | 配当年次 | ＊下表参考 |
| 授業の題目 | 多変量解析の実践 |
| 学修の概要 | 複数の変数に関するデータをもとに，これらの変数間の相互関連を分析する統計的手法である多変量解析について学ぶ。多変量解析は，生産，研究開発，マーケティング，経営企画などの部門において，業務の革新，効率化，スピードアップのために欠かせない手法である。本講義では，実務への適用を念頭に置き，解析ソフトの使用方法と出力結果の見方について解説する。なお，数式部分の説明は直感的に理解できるよう配慮する。 |
| 学修の到達目標 | 解析ソフトの機能を活用して，汎用的な手順で多変量解析を定型的に行うことができる。 |
| 授業計画 | 第１回 | 多変量解析とは（ガイダンスを含む。） 多変量解析の概要と関連知識を学ぶ。 |
| 第２回 | 単回帰分析 単回帰分析の考え方と解析方法を学ぶ。 | |
| 第３回 | 重回帰分析 重回帰分析の考え方と解析方法を学ぶ。 | |
| 第４回 | オンデマンド型授業（Moodle）①実践演習 単回帰分析と重回帰分析の実践問題を解く。 | |
| 第５回 | 数量化理論Ⅰ類 数量化理論Ⅰ類の考え方と解析方法を学ぶ。 | |
| 第６回 | ロジスティック回帰分析 ロジスティック回帰分析の考え方と解析方法を学ぶ。 | |
| 第７回 | 曲線回帰分析 曲線回帰分析の考え方と解析方法を学ぶ。 | |
| 第８回 | 判別分析 判別分析の考え方と解析方法を学ぶ。 | |
| 第９回 | 主成分分析 主成分分析の考え方と解析方法を学ぶ。 | |
| 第１０回 | クラスター分析 クラスター分析の考え方と解析方法を学ぶ。 | |
| 第１１回 | その他の多変量解析 その他の多変量解析を紹介し，多変量解析の注意点を示す。 | |
| 第１２回 | 生成AIで始めるデータ分析の基礎 生成AIによるデータ分析事例を紹介する。 | |
| 第１３回 | 生成AIで始めるデータ分析の応用 生成AIによるデータ分析を体験する。 | |
| 第１４回 | オンデマンド型授業（Moodle）②実践演習 数量化理論Ⅰ類と主成分分析の実践問題を解く。 | |
| 第１５回 | まとめ 学習内容をまとめる。 |
| 授業外学習の課題 | ①講義前に次回のテーマについて，テキストを読んでおく。1.0時間 ②講義後にテキストをよく見直して復習し，知識の定着を図る。1.5時間 ➂図書館にある関連図書を2冊以上読む。1.5時間 |
| 履修上の注意事項 | ①情報教室を使用した演習形式の講義である。 ②受講マナーを守れないものには厳しく対応する。 ③座席を指定する。 ④進度を考慮して講義の順番や講義内容を変更する場合がある。 ⑤公認欠席時の資料は後日配付する。 ⑥欠席は減点とし，欠席6回以上で成績評価の対象としない。 ⑦ブレンド型授業（Moodle）を実施する。 |
| 成績評価の方法・基準 | オンデマンド課題（20%），時間内演習（80%）で評価する。 |
| テキスト | 松本哲夫・今野勤（2021）『Excelによる多変量解析』日科技連出版社。 |
| 参考文献 | 適宜紹介する。 |
| 主な関連科目 | （1年）統計学，応用統計学，システム科学入門Ⅰ・Ⅱ （2年）経営システム科学Ⅰ・Ⅱ （3年）シミュレーション論Ⅰ・Ⅱ，応用システム科学Ⅰ |
| オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
授業終了後に質問・相談に応じる。 |
| 所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 | 身につく能力 | ||||
| 知識・技能 | 思考力 | 判断力 | 表現力 | 協創力 | ||||
| 経済科学部経済情報学科（Ｂ群） | 42300 | 2024～2026 | 3・4 | ○ | ○ | ○ | - | - |