講義をはじめるにあたって

統計モデル解析特論I/II : 第01回 (10/02/18)

 初回である今回は、講義の概要や進め方について述べ、 皆さんの要望・希望を聴取することとする。
  1. 簡単な自己紹介、私の専門

  2. 講義をはじめる前に

  3. 講義の概要 : 【参考】 2018年度 シラバス .
    1. 講義をはじめるにあたって
        講義の概観
    2. [案] 試験実施の現場から
        大学入試センター内で行なわれている解析方法
    3. [案] 多変量解析 : 回帰分析
        モデルとその背景
    4. [案] 多変量解析 : 主成分分析と因子分析
        次元縮小の意味するもの
    5. [案] Reasoning Test と学習診断
        推理能力テスト, 学習診断(選抜から支援へ)
    6. [案] Item Response Theory (IRT)
        複数回実施の試験が比較できるわけ
    7. [案] 実験計画法
        各種の実験を考える場合の効率的な立案
    8. [案] アンケート調査
        設計から調査・解析まで
    9. [案] SAS University Edition を使ってみよう
        インストールからプログラミング、解析まで
    10. 何かご希望があれば
    11. まとめと討論

  4. 開講日程 : 第3/4クオーター、火曜日 第9・10限(16:20〜17:50)

  5. コンタクトの方法

  6. Excel じゃダメなの? : 表計算ソフトウェア(Excel 等)から統計解析ソフトへ : 作業手順から眺める
    アンケート、実験データの集計 : 目の前に紙の山 ===> さあどうする?
    1. まず電子化
      • 入力作業
      • 場合によってはコード化

    2. スクリーニング
      • 入力ミスの修正
      • 地味だが非常に重要な作業、重労働 <=== チェック方法

    3. 基礎集計 by Excel(表計算ソフト)
      • 組み込み関数を使って : average, min, max, median, ...
        計算 図示、...

    4. 表計算ソフトの限界 <=== Excel で統計処理を全てこなせるか?

  7. アンケート (意見聴取): StatM.nitech@gmail.com 宛に。
    ●本日の出欠調査を兼ねます。以下項目について明朝までに回答下さい。
     なお、「不達事故」を避けたいので、提出者の学籍番号は 連絡のページ に掲載しますので確認下さい。 その際に、メールの題名(Subject)は「StatModel アンケート: Ukai」のように、 アンケートの回答であることと、提出者名が判るようなタイトルを 付けるようにしてください。
    1. 所属、学年、学籍番号、氏名
    2. ご自身の研究テーマ(現状で可)
    3. 「統計」に抱くイメージや印象
    4. 受講動機
    5. 講義内容についての要望、取り上げて欲しい内容
    6. 何か統計ソフトを使っておられますか?
    7. 質問、その他お気づきの点があれば何なりと。
    8. [講義中に追加] 教室に持参できるPCをお持ちでしょうか? 有り/無し : SAS University Edition を各自で利用することが可能かを判断したいので

  8. 次回は、... : 10月09日

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