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| 令和元年度以前入学者 | 地球科学要論1 ーデータ解析法ー | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 教員名 | 宇野史睦 | ||||
| 単位数 | 2 | 学年 | 3 | 開講区分 | 文理学部 | 
| 科目群 | 地球科学科 | ||||
| 学期 | 後期 | 履修区分 | 選択必修 | ||
| 授業の形態 | オンデマンド授業を中心とする。 Blackboard ID:20212779  | 
              
|---|---|
| 授業概要 | 地球科学データの解析における統計手法の活用する | 
| 授業のねらい・到達目標 | 地球科学の研究は多量の観測データ(または計算機によるシミュレーションデータ)や実験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,「統計手法」は必須かつ有用な手段である。本講では,地球科学の解析でよく用いられる統計手法について,基礎および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できるようになる。 学科プログラム(JABEE認定プログラムを含む)の学習・教育到達目標「(c)科学技術の素養を身につける」に寄与する。 地球科学科ディプロマ・ポリシー(D.P.)(C)科学技術の素養を身につけている. に対応する。 この科目は文理学部(学士(理学))のディプロマポリシーDP6, 及びカリキュラムポリシーCP9に対応しています。  | 
              
| 授業の方法 | 授業の形式【対面】 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。 課題のフィードバック:必要に応じて次回以降の授業で取り上げる。 本授業の事前・事後学習は,各2時間の学習を目安とします。  | 
              
| 履修条件 | なし | 
| 授業計画 | |
|---|---|
| 1 | 
                  序論(授業のテーマや到達目標及び授業の方法について説明する)
                  
                   【事前学習】授業の用語について考える (2時間) 【事後学習】学習したことの復習を行う (2時間)  | 
              
| 2 | 
                  統計の基礎
                  
                   【事前学習】前回の授業内容をまとめる (2時間) 【事後学習】学習したことの復習を行う (2時間)  | 
              
| 3 | 
                  標本抽出
                  
                   【事前学習】前回の授業内容をまとめる (2時間) 【事後学習】学習したことの復習を行う (2時間)  | 
              
| 4 | 
                  正規分布(概説)
                  
                   【事前学習】正規分布について調べる (2時間) 【事後学習】学習したことの復習を行う (2時間)  | 
              
| 5 | 
                  正規分布(利用・応用)
                  
                   【事前学習】前回の授業内容をまとめる (2時間) 【事後学習】学習したことの復習を行う (2時間)  | 
              
| 6 | 
                  標本の比較(手法の概説)
                  
                   【事前学習】前回の授業内容をまとめる (2時間) 【事後学習】学習したことの復習を行う (2時間)  | 
              
| 7 | 
                  標本の比較(手法の適用)
                  
                   【事前学習】前回の授業内容をまとめる (2時間) 【事後学習】学習したことの復習を行う (2時間)  | 
              
| 8 | 
                  回帰1(手法の概説)
                  
                   【事前学習】回帰について調べる (2時間) 【事後学習】学習したことの復習を行う (2時間)  | 
              
| 9 | 
                  回帰2(手法の適用)
                  
                   【事前学習】前回の授業内容をまとめる (2時間) 【事後学習】学習したことの復習を行う (2時間)  | 
              
| 10 | 
                  相関1(手法の概説)
                  
                   【事前学習】相関について調べる (2時間) 【事後学習】学習したことの復習を行う (2時間)  | 
              
| 11 | 
                  相関2(手法の適用)
                  
                   【事前学習】前回の授業内容をまとめる (2時間) 【事後学習】学習したことの復習を行う (2時間)  | 
              
| 12 | 
                  検定1
                  
                   【事前学習】多変量解析について、用語を調べる (2時間) 【事後学習】学習したことの復習を行う (2時間)  | 
              
| 13 | 
                  検定2
                  
                   【事前学習】前回の授業内容をまとめる (2時間) 【事後学習】学習したことの復習を行う (2時間)  | 
              
| 14 | 
                  様々な統計指標
                  
                   【事前学習】前回までの授業内容をまとめる (2時間) 【事後学習】学習したことの復習を行う (2時間)  | 
              
| 15 | 
                  これまでの復習・解説を行い授業の理解を深める
                  
                   【事前学習】前回までの授業内容をまとめる (2時間) 【事後学習】学習したことの復習を行う (2時間)  | 
              
| その他 | |
|---|---|
| 教科書 | なし | 
| 参考書 | 授業中に提示する | 
| 成績評価の方法及び基準 | レポート(50%)、授業内で課す課題(50%) 総合的に判断し,60点以上を合格とする。 <達成度評価基準> 1)統計の基礎原理を理解している。(1-14) 2)実データに対する手法の適用ができる。(1-14) *括弧内の数字は授業計画内の講義番号  | 
              
| オフィスアワー | 原則として、当該授業日の昼休みに研究室(A-307室)にて対応する。 |