基礎的な多変量解析手法について紹介する。データを解析するための多変量解析手法としては、分析目的に応じて様々なものが提案されている。本講義では、これらのうち一部の手法に対して、それぞれがどのような目的で用いられるか、どのようなデータに対して適用できるか、そして得られた結果から何が読み取れるかについて学習する。
本授業は、社会調査士E科目に対応する科目である。
授業形態（予定）：対面授業と同時双方向型オンライン授業の併用
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1. 講義中に説明した多変量解析手法を適用する目的や、各手法がどのような形式のデータに対して有効かを適切に理解できている。
2. さらに、解析によって得られた結果を理解し、データの特徴を自らの力で把握できるようになることが理想的である。手法の理論的な解析手順までは理解してもらう必要はない。
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1. イントロダクション
2. 単回帰分析
3. 重回帰分析
4. ロジスティック回帰分析
5. 判別分析-1
6. 判別分析-2
7. 決定木
8. サポートベクターマシン
9. 小テスト1/教師あり学習・教師なし学習
10. クラスター分析
11. 主成分分析-1
12. 主成分分析-2
13. 因子分析
14. その他の多変量解析手法
15. 小テスト2/まとめ
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1．講義で扱った方法について、その考え方を理解する
2．共有したRのサンプルプログラムを実際に実行し、処理の流れを理解する
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授業中に課す2回の小テスト(40%)および1回のレポート(60%)の成績により評価する。
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多変量解析のための各手法についてどのようなものか、何ができるかを理解していることと、講義で扱った多変量解析手法をプログラムを用いて実際に分析できるようになることを基準とする。
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企業在籍時にデータを分析した際、連続データや2値データ、回帰や分類など、さまざまな種類のデータや分析目的があったため、それらに応じた方法を説明します。また、実際のデータに対してデータ分析する方法も説明します。
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