学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		工学部
時間割コード
Registration Code		0876150
科目区分【日本語】
Course Category
専門科目
科目区分【英語】
Course Category
Specialized Courses
科目名　【日本語】
Course Title		土木の統計学
科目名　【英語】
Course Title		Statistics for Civil Engineering
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
担当教員　【日本語】
Instructor		三輪 富生 ○
担当教員　【英語】
Instructor		MIWA Tomio ○
単位数
Credits		2
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		春 火曜日 ３時限
Spring Tue 3
授業形態
Course style		講義
Lecture
学科・専攻【日本語】
Department / Program
環境土木・建築学科　環境土木工学プログラム
学科・専攻【英語】
Department / Program
Department of Civil Engineering and Architecture Civil and Environmental Engineering Program
必修・選択【日本語】
Required / Selected
必修
必修・選択【英語】
Required / Selected
Compulsory


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
ある対象の特徴や性質を知ろうとするとき、調査や実験によって観察する必要がある。しかし、観察には誤差が含まれるし、対象の全てを観察することは困難な場合が多く、このような情報から真の特徴を推測しなければならない。そのための方法論の基礎が統計学である。本講義では、環境土木分野での調査や実験を例示しつつ、統計学の意味と利用方法についての基礎知識を深め、その適用方法を学ぶことを目的としている。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
For understanding the data characteristics, to examine the data obtained from experiment and survey is needed. Since the data includes observation errors and observation of all events is impossible, it is necessary to infer the characteristics of population from sample data. Statistics is the methodology for such cases. In this class, through the example of experiments in civil engineering field, fundamental knowledge about the statistics analysis will be studied.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN))
データの統計的特徴や統計分析の理論を説明でき、得られたデータに適した分析法を選び、適切に分析できるようになることを目標とする。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
Fundamental knowledge about the meaning and the usage of statistics analysis will be deepen and the skill for selecting and applying the appropriate methods will be obtained.
バックグラウンドとなる科目【日本語】
Prerequisite Subjects
確率と統計
バックグラウンドとなる科目【英語】
Prerequisite Subjects
Probability and Statistics
授業の内容【日本語】
Course Content
１．統計分析の基礎
２．推定
３．検定
４．分散分析
５．実験の計画と多変量解析の基礎
６．単回帰分析
７．重回帰分析
８．判別分析と数量化2類
９．主成分分析
１０．数量化3類
１１．クラスター分析
１２．因子分析
１３．決定木分析とバックプロパゲーション
１４．補足
１５．学習のまとめ
授業の内容【英語】
Course Content
1. The fundamentals of statistics analysis
2. Statistical estimation
3. Statistical test
4. Analysis of variance
5. Method of experimental design
6. Simple regression analysis
7. Multiple regression analysis
8. Discriminant analysis and qualification theory (second type)
9. Principal component analysis
10. Qualification theory (third type)
11. Cluster analysis
12. Factorial analysis
13. Decision tree and backpropagation
14. Supplement
15. Summary
成績評価の方法と基準【日本語】
Course Evaluation Method and Criteria
統計学の基礎知識と応用方法に関する習得度を、レポートおよび期末試験によって評価します。授業で学んだ統計解析法を用いて、基本的な問題を正しく解くことができれば合格とし、より難易度の高い問題を扱うことができればそれに応じて成績に反映させます。
成績評価の方法と基準【英語】
Course Evaluation Method and Criteria
Fundamental knowledge and application skill obtained through this course will be evaluated by reports and exam. If the fundamental problem is solved, the credit is earned. Higher score will be given as the difficulty solved correctly.
履修条件・注意事項【日本語】
Course Prerequisites / Notes
履修条件は要さない．
履修条件・注意事項【英語】
Course Prerequisites / Notes
Not required.
教科書【日本語】
Textbook
必要な資料やプリントを配布し，必要に応じて参考書を紹介する。
教科書【英語】
Textbook
Lecture materials will be provided.
参考書【日本語】
Reference Book
必要に応じて適宜紹介する。
参考書【英語】
Reference Book
Reference book is introduced as needed.
授業時間外学習の指示【日本語】
Self-directed Learning Outside Course Hours
授業内容の予習，復習，および与えられた課題についてレポートを作成すること．
授業時間外学習の指示【英語】
Self-directed Learning Outside Course Hours
Prepare and review the class content, and write reports on assignments.
使用言語【英語】
Language used
Japanese
使用言語【日本語】
Language used
日本語
授業開講形態等【日本語】
Lecture format, etc.
授業は対面で行う
授業開講形態等【英語】
Lecture format, etc.
Classes will be conducted by in-person.
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置【日本語】
Additional measures for remote class (on-demand class)
TACTサイトに掲示する
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置【英語】
Additional measures for remote class (on-demand class)
To be shown in TACT site.