ブックタイトル九州情報大学シラバス2018

概要

九州情報大学シラバス2018

必・選選択履修の前提条件１年生科目の統計学（統計入門）を学んでいることを希望します。授業概要　（Course Outline）授業を通して修得できる力　（Competency Goals）多文化・異文化に関する知識の理解 　Multiple Culture / Different Culture人類の文化・社会と自然に関する知識の理解 　Human Culture / Society / Nature ○コミュニケーション・スキル　Reading / Writing / Speaking / Listening数量的スキル　Mathematics ○情報リテラシー　Information Literacy ○論理的思考力　Logical Thinking / Creative Thinking ○問題解決力　Problem Solving ○建学の精神 University Founding Philosophy自己管理力　Self‐managementチームワーク　Teamworkリーダーシップ　Leadership倫理観　Ethical Sense市民としての社会的責任　Social Responsibility生涯学習力　Lifelong Learning到達目標　（Objectives）事前学習の内容事後学習の内容能動的学習【アクティブラーニング】の内容　（Active Learning）教員との連絡方法・オフィスアワー　（Office Hour）その他　（Others）・外部試験との関連・学習の確認（ポートフォリオの作成と提出）について経営統計共通2年生・後期2単位大浦　洋子多変量データによるデータ間の関連性の把握、予測、要因分析などを通して、新たな（潜在的な）情報を把握するため、身近で簡単な例題をもとに、代表的な手法の考え方、使い方、分析結果の見方を学びます。知識・理解の観点Knowledge and Understanding汎用的技能の観点Generic Skills態度・志向性の観点Personal Qualities２種類以上の多変量データを解析して、細かく分析して全体を把握し、その構造を明らかにすることで新たな知見を得る素養を身につけることを目標とします。科目名Class入学年度Admission Year開講学年・学期School Year, Semester単位数Credit授業担当者Instructor習った単元の専門用語や統計的手法の考え方、手順などをテキスト、Web、その他の参考書などを通して理解しておくこと。習う予定のテキストをよく読んでおくこと。テキストを読んでも分からなかった箇所を抽出し、講義中に確認すること。Excel を用いて、相関図、重回帰分析、判別分析、数量化理論Ⅰ類の実習を行いますので、積極的に取り組む様に心掛けてください。また、インターネットの統計ポータルサイトから興味のあるデータをダウンロードして、実習で学んだ手法をもとに、卒業論文にも利用できるデータ解析を学びます。教員との連絡方法は、授業の終了後、あるいは研究室（271）を訪ねてください。オフィスアワーの時間は、掲示を参照して下さい。講義資料を共有フォルダを介して配布するので、毎回PCを持参することが望ましい。また、KIISNW にアクセスできるように環境を整えておいて下さい。ポートフォリオシート「科目別履修確認チェック表」に必要事項を記入し最終講義時に提出して下さい。