科目ナンバー

SG-SS5-7C34

履修条件・関連科目等

統計学および機械学習の基礎を理解していること、またプログラミング言語「R」に関して基本的な操作方法を身につけていることが望ましい。

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

　近年、緯度経度座標が付与されたデータを適切に処理することは、地理情報に付随するサービスとの連携において重要である。本授業では、Rの利用方法の復習から空間統計モデリングの基礎までを説明した後、履修者の興味に応じた演習課題を設定する。

科目目的

　緯度経度座標が付与されたデータを適切に処理し、目的に沿ったモデリングを行えることを目的とする。Rを用いて、演習を通じた空間統計モデリングの解析技術を習得する。

到達目標

大きく以下の三点を理解あるいは実装できることを目標とする。
（１）空間データを適切にRで加工できる
（２）利用ライブラリの仕組みを理解し、基礎的な空間モデリングができる
（３）目的に応じて利用すべきモデルを判断し、Rでモデルを実装できる

授業計画と内容

第1回 空間データの利用用途、空間モデリングの概観
第2回 回帰モデルの復習
第3回 プログラミング言語Rの復習
第4回 空間データを用いたRの基本操作
第5回 空間相関と近接行列
第6回 大域空間統計量と局所空間統計量
第7回 地域データを用いたグループワーク
第8回 地域データを用いた課題の発表と討論
第9回 同時自己回帰モデル
第10回 条件付き自己回帰モデル
第11回 地理的加重回帰
第12回 空間相関を踏まえた一般化線形モデル
第13回 ポイントデータを用いたグループワーク
第14回 ポイントデータを用いた課題の発表と討論

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと／授業終了後の課題提出／その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

原則として、各回の講義資料を事前に掲示します。講義資料に事前に目を通して概要を把握しておくこと。

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）

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）

授業時間内で講評・解説の時間を設ける／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う。

アクティブ・ラーニングの実施内容

ディスカッション、ディベート／グループワーク／プレゼンテーション

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）

manabaとともに、この授業用にGoogle Classroomを用いて、補足資料の共有やショートコメントなどのフィードバックを行う。

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

講義資料・課題は、manabaあるいはGoogle Classroom上に掲示する。
教科書：村上大輔. 2022. Ｒではじめる地理空間データの統計解析入門. 講談社. ISBN: 978-4065273036.
参考文献：
久保拓弥. 2017. データ解析のための統計モデリング入門. 岩波書店. ISBN:978-4000069731.

その他特記事項

参考URL