科目ナンバー

SE-MP4-2C33

履修条件・関連科目等

　計算機の基本的な知識があればよい。今までの計算機科目で挫折した人にも配慮する。「確率及統計」は履修していた方がよい。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

　統計言語Rを用いていろいろな統計処理、グラフィックス、データ処理などを学ぶ。実験においても統計的な処理は必須であるのでこの機会に勉強することをお勧めする。Rはフリーウェアであり、MACやWINDOWSで動作するので自宅にPCがあれば自宅でも実習可能である（講義と実演はLinux環境で行う）が、ITセンターでRは使用可能であり、自宅にPCがなくても履修に支障はない。

科目目的

Ｒはデータサイエンスでも多用される汎用的なデータ解析言語であるだけではなく、線形代数をはじめとする様々な数値計算や、データの可視化に使うことが可能です。この言語を自分の研究に役立てる能力をえることが科目の目的です。従って、具体的な目標は各自の研究分野に依存するものと思います。極力どのような研究分野でも役立つ知識の習得を目指します。

到達目標

　数値データを計算機を用いて解析してグラフ化したり、平均値を求めたりできるようになる。

授業計画と内容

　第１回　Rをインストールせずに試してみる/Rのインストール/最低限必要な知識
　第２回　パッケージ・ライブラリ/データの型/オブジェクトの表示
　第３回　第４章 ベクトルの基本
　第４回　第５章 行列/第６章 配列・リスト・データ構造のまとめ
　第５回　関数の使用方法/演算子/条件分岐/繰り返し文/関数の定義
　第６回　引数について/再帰関呼び出し/デバッグについて/落ち穂ひろい/第８章 数値計算
　第７回　データフレームとは/ファイルからデータを読み込む/データへのアクセス方法/データの結合と整列/データの加工・抽出/データの編集・他の型への変換
　第８回　落ち穂ひろい/第10章 ファイルへのデータ出力/第11章 作図の準備
　第９回　第12章 高水準作図関数/第13章 低水準作図関数
　第10回　第14章 グラフィックスパラメータ/第15章 対話的作図関数、画面分割、重ねた図
　第11回　第16章 統計処理の基本事項
　第12回　第17章　データの分布とヒストグラム・密度推定/検定の準備/一標本検定/二標本検定/
　第13回　さまざまな検定/検出力の計算と例題設計/第19章 回帰分析
　第14回　第20章 その他の分析方法の紹介：主成分分析・クラスター解析他

授業時間外の学修の内容

授業終了後の課題提出

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

講義内容はyoutubeで事後録画公開するので理解出来なかった場合は何度も反復して視聴して理解するまで努力すること。また、レポート問題は後日提出すれば良い。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

特になし

課題や試験のフィードバック方法

その他

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

web-classで提出された課題を評価する

アクティブ・ラーニングの実施内容

実施しない

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

講義中に希望があればノートパソコンなどで講義内容を実際に体験しながら受講することをお勧めします。

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

　教科書：「統計ソフトRの備忘録」（http：//cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips.pdfから各自ダウンロードして印刷し、講義に望むこと）
　参考書：・The R Tips、舟尾暢男 （著） 　（株）九天社（3,500円）
・工学のためのデータサイエンス入門─フリーな統計環境Rを用いたデータ解析 工学のための数学　間瀬 茂、鎌倉 稔成、神保 雅一、金藤 浩司 （著） 　数理工学社　（2,415円）

その他特記事項

参考URL

https://www.kit-eclass.educ.kc.chuo-u.ac.jp/

講義内容についての情報はすべてweb-class(kit-eclass)を通じて伝えるので講義開始までに必ずログインして科目登録を行うこと。