多変量解析(3) : 主成分分析、因子分析、"データサイエンス"に求められるもの、後期前半を終えるにあたって
1. 先週のショート課題から
2. 主成分分析
3. 2変量の場合の主成分分析 : 理解を助けるため
4. 3変量以上の主成分分析
5. 相関行列を使う理由
6. 主成分の数の決定基準
7. [例題PCA] 食品の嗜好性を探ってみよう
8. 因子分析: モデル(概要)
9. [例題FA] 食品の嗜好性を探ってみよう
10. 次の一手
11. 因子数の決定基準
12. 主成分分析(PCA)と因子分析(FA): 目的は同じでもアイディアが異なる手法
13. “データサイエンス”に求められるもの
14. 最終レポート
15. 後期前半を終えるにあたって
【最終レポート(後期前半)】
以下の事項について、WordファイルもしくはPDFファイルでレポートを作成し、Moodleから提出下さい。なお、提出フォームは11月14日(木) 昼から利用可能となります。
1.【必須項目】
かねてからお伝えしていたように、各自が興味を持って収集したデータに対して統計手法を適用し、何らかの知見を引き出して報告してください。統計手法として、本講義で紹介した統計手法には限定しません。また、対象とするデータは1つ以上いくつでもかまいません。
◎記載内容: 以下に挙げるような項目を含めて作成すること。
a. 所属学部名、学籍番号、氏名
b. データ内容の説明
c. どのような点に興味を持ったか
d. 自分の解析目的
e. 何を知りたいためにどのような手法を使ったのか
f. 得られた知見と考察
g. その他、気付いたこと
2.【必須項目】
本講義の初回に「統計」に抱くイメージを聞かせてもらった。 その後、本講義を受講することによってそのイメージは変化したか。 講義を聞き終えた現状でどのように感じているか、また今後ご自身として統計に対してどのように取り組みたい/取り組みたくないかを説明せよ。
3.【任意項目】 講義方法、講義の進め方等の感想(コメントがあれば嬉しいな)
講義内容の感想だけでなく、講義方法等に付いて気になった点や感想、改善希望点をお聞かせください。
【期日】11月21日(木) 朝まで (それ以降は受け付けなくなるので要注意)
【注意】単位取得を考えている者は期日までに提出すること。