COURSE

コース紹介
【データサイエンス 『基礎コース』】

多変量解析

開講場所:A403
提供:大阪大学
講師:狩野 裕
開講日時:2020年10月1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%,出席と講義内活動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.

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.

履修登録の締切日

2020年11月30日

履修登録の注意事項

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. ※本科目は単位互換対象科目のため、大学での履修登録が必要です。詳細は所属大学のDuEX担当事務へお問い合わせください。