開講場所：
提供：大阪大学
講師：狩野　裕
開講日時：2022年10月1日 ~ 2023年3月31日
受講対象者：院生(修士/博士前期)・院生(博士/博士後期)
評価方法：レポート課題80%，クラス内活動20%
受講生へのコメント：他領域からの受講生も歓迎する．数理を専門としない受講生に配慮する．
授業はZoomを用いて遠隔講義形式で行う予定です．DS4などで特別聴講学生となっている方も受講できます．CLEからスライドのpdfをDL出来るようにします．
受講登録しないと授業を視聴できないばかりか，講義資料もダウンロ―ド出来ません．早めにKOANで受講登録して下さい．(当面)受講登録しない方は，メールで狩野までお知らせください．

多変量解析は互いに関連した複数個の観測項目のデータ(多変量データ) から，項目間の因果関係を検討したり，内部構造を解明したりするための統計的方法論である．本講義では，まず，多変量解析の各種手法が理解できるための数理的基礎を固める．
　つづいて，多くの統計分析手法の基礎となる回帰分析を講述する．実際例と注意すべき点，変数選択や数理的基礎を紹介する．次に，任意の統計モデルにおいて生じる欠測値問題を講述する．
学習目標／Learning Goals 多変量解析の分析技法は多岐にわたり，講義内で学ぶものは限られる．そこで本講では，まず，数理的に共通な事柄を集中的に学習することにより，多くの必要な分析技法を自習できるようになる．いくつかの実データの解析事例を通して，受講生が適切に統計分析できるようになる．
履修条件・受講条件／Requirement / Prerequisite 初等統計学，線形代数学と初等解析学の知識があることが望ましい．