日本福祉大学

科目名	情報応用論 A （データ解析）

単位数	学年配当	開講期間	担　当　教　員
2	3	後　期	宇　野　伸一郎

テ｜マ	データを正しく読めるようになる

科目のねらい

＜内容の要約＞
【キーワード】　統計、誤差、確率、モデルフィッティング
　データ解析の基本的な考え方を習得する。
　基礎的なデータを取得するところから、その誤差、図表へのプロット、確立密度計算などを通じてその統計的処理を学ぶ。また、得られたデータのモデルフィッティングについて学習する。これにより、データを取得するだけではなく、得られたデータから何が言えるのか、何が言えないのか、を考えられるようになることを目指す。
＜学習目標＞
　データを正しく読めるようになる。
　誤差と確率について理解する。
　モデルフィットについて理解する。

授業のながれ

1　レベルチェック
2　図と表
3　統計計算のための数学（1）
4　統計計算のための数学（2）
5　統計計算のための数学（3）
6　統計計算のための数学（4）
7　確率密度関数（1）
8　確率密度関数（2）
9 　確率密度関数（3）
10　確率密度関数（4）
11　確率密度関数（5）
12　モデルフィットと応用（1）
13　モデルフィットと応用（2）
14　モデルフィットと応用（3）
15　まとめ、予備日

学ぶ上での注意・担当教員からの希望

　上記の「授業のながれ」はあくまで目安である。理解度、進捗状況により大きく変わる可能性がある。
　情報環境は主に Linux を用いるが、 Linux/Windows どちらも使えるようになっておくこと。
　統計を扱う上での数学を必要とする。「情報と数理」などを復習しておくこと。
＜本科目の関連科目＞　

成績評価の方法

課題・小テスト
レポート
中間試験
定期試験
その他

40％
0％
0％
40％
40％

　出席、課題、レポート、試験等により総合的に評価する。
　課題や出席などに関わらず、学習する上での礼儀 / 基本姿勢が出来ていない場合は D 評価とする。

使用テキスト

□テキストを使用する
□レジュメを使用する
□未定（最初の授業で指示する）

　授業中に指定する。なお、 1 年次必修科目である「統計学基礎」「情報と数理入門」それぞれの教科書を利用することがあるので、そこで使った教科書はいつでも使える状態にしておくこと。