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心理情報解析特論

お知らせ


科目名心理情報解析特論 [ シラバス ]
http://web.sfc.keio.ac.jp/~watanabe/adstat1.htm

 本講義では、多変量解析について理論的および実践的視点から学んでゆく。具体的な内容は、以下の通りである。1.行列 2.重回帰分析 3.主成分分析・因子分析 4.MDS 5.クラスター分析6.判別分析 7.数量化理論
 また、実際にデータを分析するにあたり、フリーソフトウエアのR言語を使用する。授業中に各自ラップトップコンピュータを持参することが望ましい。
教科書:渡辺利夫 2005 フレッシュマンから大学院生までのデータ解析・R言語    ナカニシヤ出版


担当者 渡辺 利夫
授業期間2017年春学期 水曜日1時限
授業レベル 大学院
参考文献 参考文献リスト


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第01回2017/04/12 授業内容の紹介・R言語について


第02回2017/04/19 行列(1)およびR言語(1)
行列の種類および演算
R言語による行列の演算


第03回2017/04/26 行列(2)およびR言語(2)
逆行列とランク
R言語による行列データの分析


第04回2017/05/10 行列(3)およびR言語(3)
固有値と固有ベクトル
R言語による固有値・固有ベクトルの計算
データファイルおよびプログラムファイルの作成



第05回2017/05/17 行列(4)およびR言語(4)


第06回2017/05/24 重回帰分析(1)
単回帰分析の復習
重回帰分析の基本的説明

重回帰分析における検定


第07回2017/05/31 重回帰分析(2)


第08回2017/06/07 因子分析(1)
因子分析の理論
主成分分析との関係


第09回2017/06/14 因子分析(2)
計量MDS


第10回2017/06/21 MDS
非検量MDS
INDSCAL


第11回2017/06/28 クラスター分析
階層的クラスター分析
非階層的クラスター分析

第12回2017/07/05 判別分析(1)
線形判別分析

第13回2017/07/12 判別分析(2)
非線形判別分析

第14回2017/07/19 数量化理論
数量化I類
数量化II類
数量化III類
数量化IV類


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