教員名

渡邊 耕二 Koji Watanabe

Course Instructor(s)保田 昌秀 Masahide Yasuda
御手洗 正文授業科目名
Course Name

Masafumi Mitarai

数理・データサイエンス特論
渡邊Advanced Studies in Mathematics
and Data Sciencekwatanabe@edu.miyazaki-mic.ac.jp

Eメールアドレス保田

E-mailmyasuda@sky.miyazaki-mic.ac.jp
御手洗 m-mitarai@mgjc.ac.jp

授業形態

講義

オフィスアワー

講義終了後

Class Format

Lectures

Office Hours

After lectures

担当形態
科目番号
Course CodeLAI609Mode of Instruction

オムニバス(Solo / Omnibus /Omnibus

Jointly)
単位数No. of Credits

2

配当年次

1年後期

Allocated Year

Fall, 1st Year

卒業要件
Required or Elective
to Graduate

選択Elective

１．データの種類（分類）、データの特徴を示す指標の把握方法を理解している。
２．データに対してのグラフの選び方が適切である。
３．２変数データとグラフの書き方が一致している。
４．エクセルでの解析やグラフ表現が習得できている。
５．データの評価方法が適切である。
到達目標
Goals

1. Understand the types (classifications) of data and how to grasp indicators that indicate thecharacteristics of data.
2. How a graph is chosen for the data is appropriate.
3. The variable data and the graph can be drawn in the same way.
4. Mastery of analysis and graph expression in Excel.
5. The data evaluation method is appropriate.

情報通信技術や測定技術の発展によるビッグデータの出現など、データが溢れる時代となった。国際文化の多様性を理解する上で、データから有益な情報を抽出する知識と技術は増々重視される。本特論では、データの要約・可視化とそれを可能にする数理に関する講義、身近なソフトであるエクセルを用いたデータ分析の実践、人間工学に基づく人体データの分析の演習を受けて、数理・データサイエンスについて学ぶ。
授業の概要
Course Overview

With the advent of big data due to the development of information and communication technology
and measurement technology, we have entered an era of overflowing data. Knowledge and skills toextract useful information from data are increasingly emphasized in understanding the diversity ofinternational culture. In this advanced studies course, we will have a lecture on data summarization/ visualization and the mathematics that makes it possible, practice data analysis using a familiar
software Excel, and have a seminar on human body data based on ergonomics to learn aboutmathematics and data science.
DP1-2 国際コミュニケーションの観点から専門的な研究を行うために必要な学術的思考力を身に付け、国際社会の課題や諸問題を理解し、論理的かつ批判的に分析する能力や問題・課題の解決に向けて提言・実行する能力を有する。
Acquire the academic cogitative skills necessary to conduct specialized research from the

ディプロマ・ポperspective of international communication, understand and logically as well as critically

リシーとの関係

analyze issues and topics of the international community, and has the ability to make

Diploma Policy
Objectives

proposals and take action to solve these issues.
DP2-2

現代のグローバル社会のさまざまな課題に対し学際的研究ができる能力を有する。
Acquire the ability to conduct interdisciplinary research on a range of issues that exist in
the modern global society.

履 修 条 件 ・注意事項

学部教育において基本的な統計学が習得していることが望ましい。

Prerequisites /It is desirable to have studied basic statistics in undergraduate level education.

Remarks

（渡邊 耕二）

１．データの種類（名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比率尺度）とデータの可視化（ヒストグラム、累積相対度数、ローレンツ曲線）について解説する。
Types of data (nominal scale, ordinal scale, interval scale, ratio scale) and data visualization(histogram, cumulative relative frequency, Lorenz curve) will be explained.
２．データの分布の特徴を表す指標（平均値、中央値、最頻値、分散、標準偏差、変動係数、範囲、四分位範囲）と1変数データの要約・グラフ表現（モザイクグラフ、箱ひげ図）について解説する。
Indicators (mean, median, mode, variance, standard deviation, coefficient of variation, range,quadrant range) that represent the characteristics of the data distribution and a summary / graphrepresentation of one-variable data (mosaic graph, boxplot) will be explained.
３．2変数データの要約（共分散、相関係数）とグラフ表現（クロス集計表、散布図）について解説する。
Summary of variable data (covariance, correlation coefficient) and graph representation
crosstabulation table, scatter plot) will be explained.
４．2変数データの要約として、相関係数と単回帰分析について解説する。
As a summary of variable data, the correlation coefficient and simple regression analysis will
授業計画
Course Schedule

be explained.
５．事象と確率、確率変数、確率分布（期待値と分散、正規分布、二項分布）について解説する。
Events and probabilities, random variables, and probability distributions (expected value andvariance, normal distribution, binomial distribution) are explained.
（保田 昌秀）６．データ分析と予測を汎用ソフト：エクセルを使った実習で理解を深める。条件が同じでも、個々の特性で変化する変量は、分布を持っている。テストの成績、実験データ、観測値などがこれにあたる。そこで、エクセルを使って変量を解析する方法について講義する。最初に、得られた変量から度数分布（ヒストグラム）・標準偏差・平均値を計算する方法について解説する。
Deepen understanding of data analysis and prediction using a general-purpose software Excel
in practical training. Variables that vary with unique characteristics, even under the sameconditions, have a distribution. This includes test results, experimental data, and observations.
Therefore, a lecture on how to analyze variables using Excel will be given. First, how tocalculate the frequency distribution (histogram), standard deviation, and mean value from theobtained variables will be explained.
７．代表的な分布である正規分布について、エクセルを使って平均値・標準偏差を変化させた時の分布のシミュレーションを行う。

For a normal distribution, which is a typical distribution, use Excel to simulate the distribution
when the mean and standard deviation are changed.
８．母集団の変量から無作為抽出で得た標本（サンプル）を使った検定方法について解説をする。
Test method using a sample obtained by random sampling from variables of the population
will be explained.
９．条件を変化させて得られる変量について、エクセルを使って条件と変量の二つの変量間の相関分析（回帰直線、相関係数）を行う。
For the variables obtained by changing the conditions, Excel is used to perform correlation
analysis (regression line, correlation coefficient) between the two variables, the conditions andthe variables.
１０．研究として行ってきた「光増感剤を使った酵母菌・大腸菌・がん細胞などの死滅実験（光線力学療法）の結果」を通じて、データ分析の応用例を紹介する。
Through data analysis on "Results of inactivation experiments (photodynamic therapy) of yeast,
E. coli, cancer cells, etc. using photosensitizers" which was conducted as a project, anapplication example of data analysis is discussed.

（御手洗 正文）

実際のデータを幾つかの方法で解析する。
Actual data will be analyzed using several methods.
１１．心拍(R-R)の計測解析･評価
Measurement, analysis and evaluation method of heart rate (R-R)
１２．筋電の計測解析･評価
Measurement, analysis and evaluation method of muscle currents
１３．脳波の計測解析･評価
Measurement, analysis and evaluation method of brain signals
１４．人体負荷の計測解析･評価
Measurement, analysis and evaluation method of human body load
１５．作業姿勢の計測解析･評価
Measurement, analysis and evaluation method of working posture
学生に対する評価

講義内容に関するレポート（5回）により評価する。

Assessment

Evaluated by reports (5 times) which are on the content of the lectures.

Criteria時間外の学習について復習を必ず行う事。また、講義に関連する事前学習と講義後のレポート作成を行うこPreparation andと。 Revision is essential. In addition, pre-study of lectures and report writing after lectures areRevisionrequired.

outside Class
テキスト

講義前に関係テキストや資料を配布する。

Textbooks

Relevant texts and materials will be distributed before the lecture.

参 考 書 ・

Rによるやさしい統計学、山田剛史・杉澤武俊・村井潤一郎、オーム社

参考資料等

わかりやすい統計学データサイエンス基礎、松原望・森本栄一著、丸善出版

References

科学計測のための波形データ処理：南 茂夫：CQ出版