|
授業の目標
|
|
1) 経営システム工学における基本的な数理手法の基礎を学修し身につける。
2) TeXプログラミングの基本的な手法や考え方を身につける。
3) データを関数(直線、多項式)で近似する方法を身につける。
4) データ・分析結果の解釈の仕方を身につける。またRを用いた統計的仮説検定、機械学習、シミュレーションのやり方を身につける。
|
|
|
|
到達目標
|
|
1) 経営システム工学における基本的な数理手法について説明できる。
2) R言語を使って基本的な数値計算や統計解析ができる。
3) TeXやRなどのそれらアルゴリズムの基本が説明できる。
4) 客観的、論理的にまとめた資料を作成できる。
|
|
|
|
身につく能力
|
|
＜全学ディプロマ・ポリシー＞
【知識・理解・技術】
１．各専門分野の知識・技術を習得し、活用する力を身につけている
○【教養・基礎的能力】
２．幅広い教養と、外国語能力、情報活用能力、コミュニケーション能力などの基礎的能力を身につけている
○【態度・志向性】
３．多様な価値観を有する人々と倫理観・責任感をもって協働することができる
【態度・志向性】
４．時代の変化に主体的に対応するため継続的に学び、自律的に行動することができる
【問題発見・解決能力】
５．専門の知識・技術及び基礎的能力を統合し活用して、問題を発見し解決する能力を身につけている
【ｸﾞﾛｰｶﾙ・創造的思考力】
６．地域的・国際的視点をあわせもち、また、新たな価値を想像する力を身につけている
|
|
|
授業の概要
|
|
|
経営システム工学を数理的な経営として展開する上で必要となる基礎概念について講義・演習する。
|
|
|
|
授業の計画
|
|
第１回 経営システム工学における数理的手法 -- 最大化・最小化 ---（木村）
第２回 TeX プログラミング１（基本）（木村）
第３回 TeX プログラミング２（応用）（木村）
第４回 TeX プログラミング３（まとめ）（木村）
第５回 Rの基本的な操作方法（松下）
第６回 データの可視化（松下）
第７回 データと近似直線（松下）
第８回 回帰問題と極値問題（松下）
第９回 データと近似多項式（松下）
第10回 Rを用いた演習（松下）
第11回 データ・分析結果の解釈の仕方1（松原）
第12回 データ・分析結果の解釈の仕方2（松原）
第13回 統計的仮説検定の基礎・二群間の比較（松原）
第14回 Rを用いたシミュレーション（松原）
第15回 Rを用いた教師あり学習 - 判別分析（松原）
分担教員： 松下 慎也、 松原 佳亮
|
|
|
|
授業時間外学修の指示
|
|
・随時与える課題を解くこと。
・課題の解答に必要な情報の全てが演習内で与えれているとは限らないので、関連する書籍や文献を調べること。
|
|
|
|
成績評価の方法
|
|
|
課題（到達目標の理解度を確認する70％）、演習への取り組み状況（30％）によって総合的に判断し、総合評価60％以上を合格とする。
|
|
|
|
テキスト・参考書等
|
|
|
|
|
履修上の留意点
|
|
|
資料の提示や、小テストの実施、レポートの提出など、manabaを利用することがあるため適宜確認すること。
|
|
|
|
資料
|
|
|
|
|
備考
|
|
|
事前科目：確率統計（経営）； 事後科目：数理統計Ⅱ、数理計画、意思決定分析、データサイエンス入門
|
|