エルゴノミクスコンピューティング
授業目的 |
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本授業の目的は,データサイエンスについて,人間情報学の基礎となるヒューマンデータ分析を題材に多面的に学ぶことである. |
到達目標 |
下記項目について習得することを到達時の目標とする. a) ヒューマンデータから知見を得るための統計的手法 b) ヒューマンデータを処理するための数学的手法 |
授業計画 | |
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第1回 | イントロダクション |
第2回 | 平均と分散,信頼区間 |
第3回 | カイ2乗検定 |
第4回 | t検定 |
第5回 | 分散分析(1要因) |
第6回 | 分散分析(2要因) |
第7回 | 散布図と相関,相関係数 |
第8回 | 中間試験 |
第9回 | 無相関検定,回帰直線 |
第10回 | 偏相関 |
第11回 | 重回帰 |
第12回 | 相関行列 |
第13回 | 因子分析 |
第14回 | 総合演習 |
【授業外学修】 | オンデマンドの事前学習を予定しています |