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統計講座科目の難易度について□□

  基本講座科目・多変量データ解析科目を「やさしい順」
 に記述すると下記のようになります。
   やさしい統計データ分析入門 (記述統計学)
   多変量データ解析T  (2単位)
   多変量データ解析U  (2単位)
   統計データ分析T−U (2単位)
   統計データ分析T−T (2単位)
   統計データ分析U   (4単位)
   多変量データ解析V  (2単位)

 勉強したことが、仕事の役に立つ内容は何か考えながら、
 講義要項を読んでいただければ幸いです。
 特に上記科目のうち、統計データ分析T−T (2単位)は
 一番忍耐のいる科目です。教える方も一番苦労します。

 学ぶ順序は、
   統計データ分析T、統計データ分析U、
   多変量データ解析、
 あるいは
   多変量データ解析を―通り学んで、それから
   統計データ分析T、統計データ分析U、
 の順序でもよいと思います。

 コレスポンデンス分析とテキストマイニング(自由回答分)、
 「R」での統計データ分析実習、分散分析法(実験計画法)、
 経時データ・パネルデータ解析などの科目は、必要に応じ
 て履修を考えられたらよいと思います。

 「R」は素晴らしいフリー統計解析ソフトです。SPSS、
 SASなどを使える恵まれた環境にある方は「R」は必要な
 いと思いますが、そうでない方は、「R」についての講義
 を半日ほど、最初に学ぶのがよいと思います。しかし現実
 にはその時間がとれません。「R」については講義の中で
 も説明がありますので、少しずつ学びながらになります。
 なお、比較的安いSPSSでも、使えるように揃えると183万
 円ほどかかります。

 上記は担当講師の長年の経験に基づくものです。ご参考に
 なれば幸いです。

【補足】:数理統計学における難易度の順序は下記のとお
 りです。
   統計データ分析T−T (2単位)
   統計データ分析T−U (2単位)
   統計データ分析U   (4単位)
   多変量データ解析T  (2単位)
   多変量データ解析U  (2単位)
   多変量データ解析V  (2単位)

 多変量解析の数学的な所は、多変数の積分(多重積分)や
 偏微分方程式システムの解、微分オペレータの固有値など
 を使いますので非常に難解です。これがほとんどの大学院
 でさえ授業がない理由です。

 本統計科学研究所公開講座の講義では、多変量解析の活用
 において、各分析法の本質的な理解や結果の信頼性を判断
 する際に不必要と思われる難解な数学的な部分は省いてい
 ます。

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