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 (10/03/23)

　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。また、統計の理解には、身近なデータを用いて例示することが近道であると考えるので、皆さんの体格等のデータを利用したいと考えており、そのための調査も行う。

簡単な自己紹介、私の専門
- 計算機統計学: 統計学、プログラム、データ解析、統計教育
- 教育工学: 学習認知、学習診断
- 高等教育論: 大学教育、入試制度、大学入学共通試験、論理的記述力
講義をはじめる前に
- 統計モデル解析特論I/II (Statistical Modeling and Inference for Engineers I/II)
- 私が大学院生だった頃
- どんな講義にしましょうか?
- ご要望はございますか?
- 数理情報科目: 人数もご希望も読めない。
  - 数理情報科目になった(それ以前は共通科目)ことの影響か、受講者が多くなった。
- 最近は「データサイエンティスト」が注目を集めているようだ。
講義の進め方について
- 資料は全てMoodle内に掲載: HTML(HyperText Markup Language) and/or PDF。紙での配布は考えていません。
  - 持参し忘れたら
  - 欠席したら
  - 後日見てみたくなったら
  - 各種連絡もMoodleに掲載する
- 当日朝までには掲載するようにします。なお、確定後に記載内容に修正があった場合には、掲載済みのものに加筆・修正するのではなく新版を追加で掲載するようにします。
- 間違いもあると思うので、気付いたら何時でも教えてほしい。
- 連絡先 e-mail アドレス : hayashi.atsuhiro@nitech.ac.jp
- 研究室 : 11号館 5階 516室
- オフィスアワー : 研究室に在席していれば対応可能です。事前に電子メールで予定をお知らせいただければ最大限対応します。
- ※ 質問等は随時受け付けます。ご自由にお聞かせください。
講義の概要 : 【参考】 2023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] 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)
4. [案] Item Response Theory (IRT)
  　　複数回実施の試験が比較できるわけ
5. [案] 多変量解析 : 回帰分析
  　　モデルとその背景
6. [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
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 OnDemand for Academicsを使ってみよう: Q4でどうか?
  　　設定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 (Q3、Q4それぞれで)
開講日程 : 第3/4クオーター(Q3/Q4)、火曜日第9・10限(16:20～17:50) @2311講義室
- 10月03日第 1回講義をはじめるにあたって
- 10月10日第 2回 [案] 試験実施の現場から <=== この日のみ 16:35開始
- 10月17日第 3回 [案] Reasoning Test と最近の話題
- 10月24日第 4回 [案] 学習診断とItem Response Theory(IRT)
- 10月31日第 5回 [案] 多変量解析(1) : 回帰分析 (前編)
- 11月07日第 6回 [案] 多変量解析(2) : 回帰分析 (後編)
- 11月14日第 7回 [案] 多変量解析(3) : 主成分分析と因子分析
- 11月21日第 8回 [案] レポート作成、Q3のまとめ
- 12月05日第 9回 [案] SAS OnDemand for Academicsの利用環境の整備
- 12月12日第10回 [案] SASを使ってみよう
- 12月19日第11回 [案] 基礎統計量、分析結果のダウンロード、ヒストグラム、頻度集計
- 01月09日第12回 [案] グループ分け、グループごとの集計, if文, 平均値の比較(検定)
- 01月16日第13回 [案] 対応のある2標本の差の検定、幾つかのTips
- 01月23日第14回 [案] 多変量解析のプロシジャー、お役立ち情報、まとめ
- 01月30日第15回 [案] 実験計画法、クラスター分析＆各自でレポート作成＆質問受付: レポート締め切り 2月8日(火)?
- 02月06日予備日
【蛇足】一昨秋実施された「国勢調査」は何のため? 何で必要? 回答義務があることをご存知でしたか? 次回(2025年(R7)、5年毎)も是非提出してくださいね。 . .
- 【参考】令和2年国勢調査: 総務省統計局
- 【分析結果】『都心に潜む限界集落　「一人勝ち」の東京、ひとごとでない高齢化の波』 . : 朝日新聞 2022年10月11日
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?
  - 大量データになったら?
  - 複雑な統計手法になったら? 多変量解析...
  - 欠損値の取り扱い
  - 統計向けソフトウエアの利用が一般的 : データ解析
    - BMDP : BioMedical Data Package
    - SPSS : Statistical Package for Social Science
    - SAS : Statistical Analysis System
      - 【参考】SAS OnDemand for Academics (別名 SAS Studio とも呼ぶらしい) [サインイン]
    - S, S-PLUS : Statistical
    - R : Sから派生したフリーソフト、支援ツールも充実
      - 【参考】 The R Project for Statistical Computing
      - 【参考】 RStudio
    - LISP-STAT : Lisp で実現、フリーソフト
    - Statistica
    - SAS JMP Pro 17【参考】本学のソフトウェアライセンス提供サービス
    - Python
    - ...
アンケート (意見聴取とデータ収集):
　皆さんのご希望等をうかがうと共に、統計の理解を深めるために講義内で利用するサンプルデータとして、以下「h」項に示すデータを用いたいので、データを提供いただければと考えています。収集データの利用目的について講義の中で説明するので、それにご理解いただけた方は、納得できる範囲で以下項目について期限までにMoodleのフォームから回答下さい。
●本日の出欠調査を兼ねます。以下項目について「10月5日(木)夜まで」に回答下さい。
1. 所属専攻、学年
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. 本講義の受講動機
5. 講義内容についての要望、取り上げて欲しい内容
6. 既に何か統計ソフトウェアを使っておられるのでしたら、その名称
7. Q3 のみならず Q4 も受講する予定ですか? (現状で可)
8. [データ収集] 性別、身長、体重、胸囲、自宅生/下宿生の別、仕送り月額、スマホの月額通信料
9. 質問、その他お気づきの点があれば何なりとお聞かせください。
【話題として】何か腑に落ちない記事:
- 資産形成ゴールドオンライン 23年9月9日
- 『最期まで、ここで暮らすしかないのか…40歳で「新築マンション」を買った会社員が40年後に迎える〈悲しい結末〉』 . .
- 何がそう思わせるのか? 錯覚? 誤解?
- Q3中に解明できれば紹介しようかなぁ。
次回は、... : 10月10日(火) 16:20-17:50
- 試験実施の現場から[案]
- 身近な統計の話題から[案]
- 要望は随時受け付けます