授業内容・計画(概要)の情報


授業科目名 多変量解析特論2
授業科目の区分 大学院科目    大学院科目
担当教員名及び
連絡先

高木一郎
授業の目標
 本講義では、企業等の経営組織体で幅広く利用されている多変量解析の方法の中
でDecision Analysis, Markov Analysis 並びにQueuing Analysisの理論的な習得お
よびその活用方法の習得を授業の目標とします。また、在庫管理の問題や企業の需
要予測等に必要な分析方法である回帰分析も学習します。さらに、そこで必要とさ
れるモデルの構築方法を学び、モデルの結果をいかに正確に読み取るかを学習しま
す。したがって、回帰式の予測やそれに関連する統計量の正しい理解に主眼を置き
ます。本講義では、モデルの応用に必要なデータ収集の方法やコンピュータ・ソフ
トのTSPやQMの活用法も学習します。

成績評価の方法
  
履修のポイント
留意事項

 本講義の各テーマにおける講義のポイントを確実に把握するために、家庭学習用の演
習問題を学期中に数回課し、成績評価の対象とします。特別の事情がない限り、期限を
遵守すること。遅れて提出されたものは評価の対象としないので注意してください。ま
た、数理的な理論やコンピュータの活用方法は1回休むと理解が難しくなるので、欠席は
しないように心掛けて下さい。病欠あるいは公欠で授業を休んだ人は、休んだ授業分を
友人のノートをコピーして提出して下さい。提出した分の講義内容を1時間程度、特別に
個人指導を行うとともに演習問題の解法を指導します。 

学部・学科必修/選択の別
産業工学研究科              情報工学専攻               修士課程 選択

2015/09/10 15:49:56 作成