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。