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, 福田 信二   [SHIMATANI Kenichiro, OGAWA Tomohiro, FUKUDA Shinji]
所属	グローバルイノベーション研究院	研究室		メールアドレス

概要

前半9週は島谷が主に統計学を，後半5週は小川が主にプログラミングについて授業を行う． 前半の統計学では，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．2変量間の関係性を分析する回帰モデルを中心に，未知パラメータの最適値の推定法や統計モデルによる予測，検定などを，講義，教員によるパソコンを用いたデモ及び表計算ソフトExcelを用いた演習で学ぶ．乱数生成やシミュレーションによる予測なども学習する． 後半のプログラミングでは，表計算ソフトExcelを用いた数値計算およびプログラミングについて演習を交えて学習を行う．まず，Excelのワークシート上の数値計算方法およびExcel VBAによるプログラミング方法の基礎について演習を通して学習する．その後，個体生態学モデルの成長曲線を題材としたシミュレーション，テキストデータの入出力，シミュレーション結果と実測データの比較のためのデータ処理（移動平均処理）に関する演習を行う．

到達基準

前半・統計学 1．回帰モデルのパラメータの最適化を行える． 2．乱数生成を行い回帰モデルの予測を行える． 3．統計モデルを用いる推定や予測の中の数学や推論に関する基礎概念について説明できる． 後半・プログラミング 1．表計算ソフトを用いて数値計算を行うことができるようになる． 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． ディプロマ・ポリシー上の観点については，本学HP（三つのポリシー） のカリキュラムマップを参照してください． https://www.tuat.ac.jp/campuslife_career/campuslife/policy/

授業内容

前半9週 1．データ及び統計解析事例，データの観方・可視化，表とグラフ 2．変化と関係性を捉える回帰モデル（線形回帰，ロジスティック回帰）と基礎概念（確率分布，期待値，分散，尤度，最尤法，最小2乗法など） 3．乱数生成，シミュレーションによる予測 4．検定，統計的思考（集団的思考と帰納推論） 後半5週 1．表計算ソフトExcel による数値計算 ワークシート上の数値計算，Excel VBAを用いた数値計算 2．動的モデル（個体生態学モデルの成長曲線）のシミュレーション 3．テキストファイルの入出力（シミュレーション結果の出力，実測データの入力） 4．シミュレーション結果と実測データの比較のためのデータ処理（移動平均処理）

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る．ただし，後半・プログラミングでは，演習にてパソコン操作について不明点や質問あれば説明する．

テキスト・教科書

前半9週： 「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 後半5週： 講義資料は，毎回講義前に Google classroom上に提示する．提出課題も，毎回講義後にGoogle classroom上に提示する．講義資料，課題についてはGoogle classroomからダウンロードすることにより各自取得すること．

参考書

前半9週： 「自然科学の統計学」東京大学出版会， 「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. 後半5週： ・Excel VBA に不慣れな学生は 加地 編集，大堀，穴沢 著：例題で学ぶExcel VBA入門，小樽商科大学出版会，2019 などが参考になる． ・本講義で題材とする個体生態学モデルは John H Vandermeer, Deborah E.Goldberg 著，佐藤，竹内，宮崎，守田 訳： 個体生態学入門，共立出版，2007 から引用して用いる．個体生態学について更なる学習を進めたい学生には参考になる．

成績評価の方法

前半・島谷と後半・小川それぞれの評価を2:1で加重平均する． 前半・島谷担当分：小試験（10%）と試験（40%），作文（20%），レポート課題（30%） 後半・小川担当分：講義後の課題提出物（合計5回）により成績評価を行う．試験は実施しない．

教員から一言

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（島谷）． 本講義は，Excelを用いた演習中心の講義となります．Excelはweb版やスマホアプリ版等では機能に制約があり，講義の演習や課題が一部実施できない場合があります．講義には エクセルをインストール済のPCを持参してください（小川）．

キーワード

確率分布，回帰モデル，乱数発生，シミュレーション，表計算ソフトエクセル，プログラミング

オフィスアワー

可能な限り随時メールにて対応します．授業時にも提示します．

備考１

【新型コロナウイルス感染の影響による授業スケジュール等の変更については，本科目のGoogle classroomでご確認ください．】

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

2022/03/09 9:40:02