科目名 感性情報工学特論(Advanced Lecture on Kansei Information Engineering)
担当教員 田村 徹
単位数 2
授業区分 院_選択 講義
年次配当 1
開講年度学期 2018年度 後期
授業概要・学習成果との関連 「講義目標」
近年、「感性」を利用したものづくりの重要性が指摘されている。そこで、本講義では、人間の感性情報を利用したシステム開発に欠かせない心理学的な測定法について解説した上で、主にデータの解析法について講義する。

「講義概要」
講義および例題をもとに演習を行いながら学ぶ。
到達目標 感性情報の特性について理解し、感性情報の分析法を統計学の視点から説明できる。また、具体的なデータから、統計量を計算し、推定や検定を行うことができる
授業計画 1) ガイダンス
2) 感性データの特性と計測法
3) 統計学の基本
4) 記述統計①(代表値)
5) 記述統計②(分布)
6) 2変数間の相関
7)回帰分析
8) 正規分布とt分布
9)z値と確率
10)母数の推定(平均値)
11)母数の推定(分散)
12)母平均の検定(1変数)
13)母平均の検定(2変数)
14)分散分析
15)まとめ
履修上の注意 特になし
準備学習(予習,復習について) 各回の講義に関連した文献を事前によく読み予習をしておくこと
講義中の内容をノートまとめ、演習問題を解き、復習すること


*各回の準備学習の具体的な内容は、「ルーブリックへのリンク」からルーブリックを参照してください。準備学習は1項目あたり15~30分の学習内容になっていますので、目安にしてください。
成績評価方法,試験方法及び課題(試験やレポート等)に対するフィードバックについて 講義内の課題とレポートを概ね50%、50%で評価する
課題等のフィードバックは講義中に適宜おこなう
教科書等 プリント
(※学内限定となります。)