理工学部Faculty of Science and Engineering
SSS300XF(社会・安全システム科学 / Social/Safety system science 300)経営工学基礎演習Exercise of Fundamental Management Science
作村 建紀Takenori SAKUMURA
授業コードなどClass code etc
学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学部Faculty of Science and Engineering |
添付ファイル名Attached documents | |
年度Year | 2023 |
授業コードClass code | H6771 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 春学期授業/Spring |
曜日・時限Day/Period | 集中・その他/intensive・other courses |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 小金井 |
教室名称Classroom name | 担当教員に確認してください |
配当年次Grade | 3年 |
単位数Credit(s) | |
備考(履修条件等)Notes | |
他学部公開科目Open Program | |
他学部公開(履修条件等)Open Program (Notes) | |
グローバル・オープン科目Global Open Program | |
成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
成績優秀者の他学部科目履修(履修条件等)Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
SDGsCPSDGs CP | |
アーバンデザインCPUrban Design CP | |
ダイバーシティCPDiversity CP | |
未来教室CPLearning for the Future CP | |
カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
千代田コンソ単位互換提供(他大学向け)Chiyoda Campus Consortium | |
カテゴリー<理工学部>Category |
経営システム工学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
(Course outline)
Students learn basic statistical methods via an exercise using R.
(Learning objectives)
The goals of this course are to learn the basics of statistics, acquire modeling skills to replace the mechanisms of phenomena with mathematical expressions, and acquire programming skills to implement them on a PC.
(Learning activities outside of the classroom)
The contents of "確率統計" and "数理統計学" are assumed to have been learned. Attendance sheets and assignments must be submitted after each class with a clear understanding of the content.
(Grading criteria /policies)
Your overall grade in the class will be decided based on the submission of exercises and their contents (100%). Attitude toward the course will also be taken into account.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的(何を学ぶか)Outline and objectives
4年次の卒業研究に向けて,統計学の基礎的な手法について学ぶ.ツールには R および RStudio を用いる.
到達目標Goal
統計学の知識,現象の仕組みを数式に置換するモデル化の能力,それをPCに実装するプログラミング能力を習得する.
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか(該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連)Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」と「DP4」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)(学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. )
簡単な講義のあとに演習をメインに行う.演習ではRを使う.演習等の提出・フィードバックは「学習支援システム」を通じて行う予定である.また,授業内で挙がった良いコメントは紹介し,さらなる議論に活かす.
アクティブラーニング(グループディスカッション、ディベート等)の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク(学外での実習等)の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching:対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1回目[対面/face to face]:ガイダンス
ガイダンスを行う.
2回目[対面/face to face]:Rの紹介
データを扱うために,統計的プログラミング言語 R を紹介する.
3回目[対面/face to face]:Rの基本オブジェクト
Rで定義される基本オブジェクトの扱いについて学ぶ.
4回目[対面/face to face]:ggplot2によるデータの可視化
簡単なデータについて,Rのパッケージggplot2 を利用して可視化する.
5回目[対面/face to face]:ggplot2による複雑なデータの可視化
ggplot2 を利用したさまざまな可視化を学ぶ.
6回目[対面/face to face]:dplyrによるデータ変換
Rのデータ処理パッケージ dplyr の扱い方について学ぶ.
7回目[対面/face to face]:関数とさらなるデータ変換
dplyr に加えて,パッケージ tidyr を組み合わせたデータ変換について学ぶ.
8回目[対面/face to face]:独自のデータによる演習
自ら興味を持ったデータを収集し,これまでの可視化や変換を試みる.
9回目[対面/face to face]:R Markdownでの公開
Rで計算した結果を表現する方法として,R Markdown を学ぶ.
10回目[対面/face to face]:データの結合と写像
データを操作し,ソーティングや写像などを行う方法を学ぶ.
11回目[対面/face to face]:データ分析
データについて,記述統計量などを算出する.
12回目[対面/face to face]:統計的検定と線形回帰
線形回帰の方法を学び,さらに,仮説検定を行う.
13回目[対面/face to face]:パラメータ推定
データに確率分布を仮定し,パラメータ推定を行う.
14回目[対面/face to face]:ベイズ推定
データに加えて,パラメータにも確率分布を仮定し,ベイズ推定によるパラメータ推定を行う.
授業時間外の学習(準備学習・復習・宿題等)Work to be done outside of class (preparation, etc.)
【本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、4時間を標準とする】「確率統計」・「数理統計学」で学んだ内容は学習済みのものとして扱う.毎回の授業終了後、内容を理解した上で出席票と課題を提出する.
テキスト(教科書)Textbooks
別途指示する.
参考書References
別途指示するが,その中から自分に適合したものを使用することが望ましい
成績評価の方法と基準Grading criteria
演習の提出状況とその内容によって評価する(100%).また,授業へ取り組む姿勢も評価に加味する.
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
特になし
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
PC
その他の重要事項Others
特になし