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地球システム科学要論1 ーデータ解析法ー

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平成27年度以前入学者 地球システム科学要論1 ーデータ解析法ー
教員名 加藤 央之
単位数    2 学年 3・4 開講区分 文理学部
科目群 地球科学科(地球システム科学科)
学期 前期 履修区分 選択必修
授業テーマ 地球科学データの解析における統計手法の活用
授業のねらい・到達目標 地球科学の研究は多量の観測データ(または計算機によるシミュレーションデータ)や実験データの解析によって成り立っている。これらの多量のデータの中から,埋もれている現象を抽出し,また,取り出した現象の有意性を検証するのに,「統計手法」は必須かつ有用な手段である。本講では,地球科学の解析でよく用いられる統計手法について,基礎および実際の適用研究を例にとった解説を行い,単なる数学的な知識の伝達だけではなく,受講者が今後,これらを応用できるような環境作りを目指す。学科プログラムの学習・教育到達目標「(c)科学技術の素養を身につける」に寄与する。
授業の方法 PCプロジェクターと板書を中心とした講義形式で行うと同時に,パソコンを用いた演習を通じて手法の理解を深める。内容は広範囲にわたるため,講義に則して関連参考書を紹介する。
履修条件 なし
事前学修・事後学修,授業計画コメント 事前学習のため,前回以降に行った内容のまとめを行うこと。
授業計画
1序論(事前学習として授業の用語について考える)
2統計の基礎(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
3標本抽出(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
4正規分布(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
5標本の比較(手法の概説)(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
6標本の比較(手法の適用)(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
7回帰1(手法の概説)(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
8回帰2(手法の適用)(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
9相関1(手法の概説)(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
10相関2(手法の概説)(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
11多変量解析1(重回帰分析)(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
12多変量解析2(主成分分析)(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
13極値統計・再現期間(事前学習として前回の授業内容をまとめる)
14授業内テストと解説(事前学習として前回までの授業内容をまとめる)
15総括(事前学習として前回までの授業内容をまとめる)
その他
教科書 なし
参考書 授業中に提示する
成績評価の方法及び基準 授業内テスト(50%)、授業内で課す課題(50%)
総合的に判断し,60点以上を合格とする。
<達成度評価基準>
1)統計の基礎原理を理解している。(1-14)
2)実データに対する手法の適用ができる。(1-14)
*括弧内の数字は授業計画内の講義番号
オフィスアワー 原則として、当該授業日の昼休みに研究室(A-412室)にて対応する。

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