データ解析(2018)


渡辺澄夫





Data Analysis





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この講義は、数理・計算科学系の学部3年生向けの選択科目です。

数理・計算科学系で学部2年生向けに 開講されている講義「確率論」および「数理統計学」を履修して得られる基礎知識 を有していることが必要になります。


第4クウォーター、W834室、火曜日金曜日、10:45-12:15


レポート課題後半の問題 dareport20182.pdf

レポート課題後半のヒント dareport2_hint.pdf

レポート問題の考えかたについては講義中に解説します。

レポート課題後半で使うデータ report1801.csv
レポート課題後半で使うデータ report1802.csv
レポート課題後半で使うデータ report1803.csv





(1) モデルは真ではない。 講義ノート

(2) 回帰分析 講義ノート , 回帰曲線(mp4)

(3) 判別分析 講義ノート , 判別分析(mp4) , 神経回路網の学習例(mp4)

(4) 主成分分析 講義ノート , 主成分分析(mp4)

(5) 因子分析 講義ノート , 因子分析(mp4)

(6) クラスタ分析 講義ノート , クラスタ分析(mp4) , ギブスサンプラ(mp4)

(7) 時系列分析 講義ノート , 時系列分析(mp4) , 畳み込み神経回路網の学習例(mp4)

(8) 前半まとめ 講義ノート , 日本の市区町村(mp4)

(9) ベイズ法 講義ノート , 回帰分析・ベイズ法と最尤法の比較(mp4)

(10) 階層ベイズ法 講義ノート , 階層ベイズ法と最尤法の比較(mp4)

(11) 統計的検定 講義ノート , 統計的検定の様子(mp4)