科目名[英文名]
情報処理学   [Computer Science]
区分   選択必修   単位数 2 
対象学科等   対象年次 1～  開講時期 1学期 
授業形態 1学期  時間割番号 01rn1011b
責任教員 [ローマ字表記]
島谷 健一郎, 小川 智浩, 酒井 憲司   [SHIMATANI Kenichiro, OGAWA Tomohiro, SAKAI Kenshi]
所属 農学部 研究室   メールアドレス

概要
限られたデータから推定や予測を行う統計モデルの基本的な考え方と、そこで必要な数学の諸概念を学ぶ。10回の講義と、その合間に若干の演習も混ぜる。2変量間の関係性を分析する回帰モデル及びその発展版である一般化線形モデルを通じて、未知パラメータの推定法や、統計モデルによる予測や推定の基本、並びに統計的仮説検定を学ぶ。乱数生成法や、シミュレーションによるデータ解析結果の確認作業や予測などのデモも行う。これらは最初の１０コマの講義にて行う．
地域生態システム学科におけるフィールド調査/実験などで得られたデータから有意な情報を抽出するために必要な統計処理，信号処理の手法などのデータ処理方法について演習を交えて学習を行う． また，問題解決/仮説の予備検証のツールして有用なシミュレーションの学習を通してプログラミングの基礎を演習を交えて学習する．
本科目は，実務経験のある教員（小川）による授業であり．担当教員は企業においてシミュレーションをはじめとする情報処理技術を用いた設計/開発の業務に携わっており，授業では設計/開発の過程でよく用いられるデータ処理/シミュレーションのプログラミングの基礎について学ぶ．
到達基準
到達基準（前半）
実験や調査で得たデータに対して、そもそもなぜ統計解析が必要かという問いに応えられる。
統計解析を経ないと得られない知見と、統計解析を行ってもそのデータかだけからは不可能な推定や予測を区別できる。
統計解析の数値結果から、研究目的の中の何がどこまでわかったかを意識しながら解釈する。
到達基準（後半）
1 表計算ソフトを用いて統計演算，信号処理などのデータ処理を行うことができる．
2動的モデルのシミュレーションの考え方を理解できるようになる．
3 アルゴリズムを理解した上で，プログラミングができるようになる．
授業内容
前半
以下のような順で進める。対応する教科書のページは最初の授業時に提示する。
1. 生物データの統計解析事例、データの観方・可視化、表とグラフ、集約統計量、統計学小史
2. 変化と関係性を捉える一般化線形モデル（線形回帰、ロジスティック回帰）とその基礎概念：確率分布、期待値、分散、統計モデル, 尤度、最尤法、最小2乗法
3. 乱数生成、シミュレーションによる予測、データ再現性の確認やモデル診断
4．分散分析、有意性検定と仮説検定、分割表とカイ2乗検定
6. 統計的思考：集団的思考と帰納推論
後半
・表計算ソフト　Excel を用いて，統計処理，信号処理などのデータ処理について演習を交えて
学習する．
・動的モデル，シミュレーションの考え方について演習を交えて学習する．
・プログラミング演習
履修条件・関連項目
本講義はパソコンの基本的な操作、ファイルの取り扱いについては高校の「情報」で既に学んでいるものとして進めます．
テキスト・教科書
自然科学の統計学．東京大学出版会
学習の内容はMoodle上に提示され、講義の進捗によりその都度変更が加えられることがあります．
尚、課題、ＮｏｔｅなどはMoodleからダウンロードすることで各自取得してください．
参考書
「統計学がよくわかる本―Excel解説付き」宮川庸一著 アイ・ケイコーポレーション、「統計思考の世界」三中信宏著 技術評論社、
「フィールドデータによる統計モデリングとAIC」島谷健一郎著、近代科学社.
必要に応じて，Excel, プログラミング，シミュレーション等に関する一般書籍を講座で案内する予定です．
成績評価の方法
小試験(20%)と最終試験(20%)、授業中に与える課題(20%)、レポート課題(40%)。
教員から一言
教科書の数学についていけない場合、参考文献に挙げた「統計学がよくわかる本―Excel解説付き」を先に学習し、ある程度の予備知識を習得しておいた上で授業に来る。
ネット、テレビ、新聞などで毎日のように、人工知能(AI)、ビッグデータ、データサイエンティスト、機械学習、といった言葉が飛び交っています。こうした記事と、授業で出てくる「統計学」がどうつながるのかを意識してみることを勧めます。
演習中心の講座となります．主に課題提出物による成績評価を行います．
キーワード
統計モデル、確率分布、回帰モデル、一般化線形モデル、乱数発生、シミュレーション Excel, プログラミング, シミュレーション
オフィスアワー
可能な限り随時メールにて対応します．
備考１
備考２
参照ホームページ
開講言語
日本語
語学学習科目
更新日付
2020/02/17 12:54:14