環境・資源情報論特論Ⅱ

71037

田中　章司郎

2.00単位

1年

2024年度後期

高校専修（地理歴史）

環境が変化すると，経済的な影響を及ぼします。逆に，経済が変化すると，環境に影響を及ぼします。この授業科目では，多面的な環境のデータを用いて，ヒトと環境・資源の相互依存関係を，データ解析技術・情報技術を用いて探ります。この授業科目は，平成29年度より新規に開講される「データ分析入門」を実際に応用する内容となります。

(1) データに基づいて環境の関係をモデリングできる
(2) 多面的な環境データの主要な成分の抽出方法を理解する
(3) 環境データの分類方法を理解する

1． イントロダクション　−　環境要因の相互依存性
2． 環境要因間の関係の概要を知る
3． 環境要因間の関係を調べる(1)： 環境データのモデリング
4． 環境要因間の関係を調べる(2)： 環境モデルと実データ間の誤差
5． 環境要因間の関係を調べる(3)： 環境モデルと実データ間の誤差を最小にするには？
6． 環境要因間の関係を調べる(4)： 対象とする環境データの変動範囲をそろえる
7． 環境要因間の関係を調べる(5)： 実データを用いて環境モデルを推定して計算する
8． 環境要因間の関係を調べる(6)： 環境変数変換による説明力の変化
9． 環境要因間の関係を調べる(7)： 環境変数の選択
10．環境要因間の関係を調べる(8)： 環境のデータから主要な成分をもとめる
11．環境要因間の関係を調べる(9)： 主要な成分の計算方法
12．環境データを分類する(1)：2つと3つ以上の区分に分類する方法
13．環境データを分類する(2)：区分を決定する際の規則
14．環境データを分類する(3)：分類の計算方法
15．環境モデルと予測範囲

環境・資源情報論特論Ⅰ，データ分析入門

各回の最後に，次回のテーマについての課題等を伝えるので，文献などを調査して理解すること。レポートの提出，調査した内容のプレゼンテーションを課します。

教科書は使用しません。授業に必要な資料は配布します。

適宜Webアドレスなどを助言します。

定期試験は実施しません。

レポート，プレゼンテーションの内容により，到達目標の各項目を評価します。

各自の個別の既得技術により，Python, R, Matlab, SAS, C, SQLなどのプログラミングができることが必要となります。授業時間で伝えられなかった連絡事項などがある場合は，HUENAVI に掲載しますので，授業の前に参照してください。