気圏科学特論Ⅱ

科目名	気圏科学特論Ⅱ
教員名	加藤　央之
単位数	2	課程	前期課程	開講区分	文理学部
科目群	地球情報数理科学専攻
学期	前期	履修区分	選択必修

授業テーマ	気象・気候分野における多変量解析手法の適用
授業のねらい・到達目標	気象・気候の研究は多変量かつ大量の観測データ（または計算機によるシミュレーションデータ）の解析によって成り立っている。これらの多量のデータの中から，埋もれている現象を抽出し，また，取り出した現象の有意性を検証するのに，「気象統計手法」とくに多変量解析は必須かつ有用な手段である。本講では，気象・気候分野の解析でよく用いられる主な多変量解析手法について，基礎的な概念を習得するとともに実際の適用研究を例にとった解説を行い，単なる数学的な知識の伝達だけではなく，受講者が今後，これらを応用できるような環境作りを目指す。
授業の方法	PCプロジェクターと板書を中心とした講義形式で行うと同時に，パソコンを用いた演習を通じて手法の理解を深める。内容は広範囲にわたるため，講義に則して関連参考書を紹介する。
履修条件	なし
事前学修・事後学修，授業計画コメント	事前学習のため，前回以降に行った内容のまとめを行うこと。

授業計画
1	序論（事前学習として授業の用語について考える)
2	気象統計の概念に関する論文輪講（事前学習として前回の授業内容をまとめる)
3	気象統計の概念に関する論文輪講（事前学習として前回の授業内容をまとめる)
4	気象統計の概念に関する論文輪講（事前学習として前回の授業内容をまとめる)
5	気象統計の概念に関する論文輪講（事前学習として前回の授業内容をまとめる)
6	気象統計の概念に関する論文輪講（事前学習として前回の授業内容をまとめる)
7	重回帰分析Ⅰ（手法の概説）（事前学習として前回の授業内容をまとめる)
8	重回帰分析Ⅱ（気象・気候分野での応用例）（事前学習として前回の授業内容をまとめる
9	主成分分析Ⅰ（手法の概説）（事前学習として前回の授業内容をまとめる)
10	主成分分析Ⅱ（数学的説明）（事前学習として前回の授業内容をまとめる)
11	主成分分析Ⅲ（気象・気候分野での応用例）（事前学習として前回の授業内容をまとめる)
12	クラスター分析（事前学習として前回の授業内容をまとめる)
13	極値統計・再現期間（事前学習として前回の授業内容をまとめる)
14	気象／気候統計の応用（事前学習として前回までの授業内容をまとめる)
15	まとめ（事前学習として前回までの授業内容をまとめる)

その他
教科書	なし：論文輪講のテキストは授業開始時に指示
参考書	授業中に提示する
成績評価の方法及び基準	平常点(40%)、レポート(60%) ＜達成度評価基準＞ 1)多変量解析の基礎原理を理解している。2)演習を通じて実データに対する手法の適用ができる。演習内容のレポートおよび平常点（演習時の作成資料）による総合評価で60点以上を合格とする
オフィスアワー	授業終了後　研究室