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values | course_number int64 1 15 | question_number int64 1 5 | question_content stringclasses 5
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|---|---|---|---|---|---|
C-2021-2_U39 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 今日は、検定・相関と回帰・時系列ということについて学びました。相関とは、大まかにいうと、ある二つの要素の関係性を言います。因果関係までとは言えなくてもある関連性を説明する方法です。データの分布とは、どんなデータが、どのぐらいあるのかを言います。分布からわかることは、最大・最小、平均・分散、集団の性質などがあります。また、分散はデータの広がりの具合を数値で定量化したものです。しかし、分散だけでは、要素の間の相関関係がわかりません。相関とは、もう1つの広がりの指標を言います。相関の関係の仕方は、大きく３つに分けられます。１つは無相関ということで、つまり、二つの要素の間に何の関係のないことです。2つ目は、正の相関です。これは、ある要素が大きくなったら、もう1つの要素も大きくなるような正比例関係を言います。3つ目は、負の相関です。これは、ある要素が大きくなると、他の要素は小さくなるような逆比例関係を言います。また、相関係数というものは、相関の度合いを-1～+1の範囲の実数で表したもので、これが０なら無相関、＞０なら正の相関、＜０なら負の相関を言います。詳しくいうと、(xy)の平均値を√のⅹの分散×ｙの分散に割ったものです。しかし、これだけでは、分布の傾きや形状は分かりません。次に、統計的検定とは、統計的に差を評価する枠組みのことです。実際には、データが不十分な場合も多くて、このような場合でもデータに「差」があることを示したいとき統計的検定を行います。これは正規分布を用いて確率的に検定することができます。基本的なアイデアは、「差がない」という仮説の下でそれが起きる確率を過去のデータから計算し、基準とする確率と比較します。次に、回帰は与えられたデータに成り立つ傾向を見つける方法のことです。モデリングとは、データを基に、現象を簡略化したモデルを作成することです。回帰分析は、データの属性の間の関係式を求める分析方法で、現象の理解や未知の状況における予測に用いられます。また、これは、データが時間的に独立であるとき使われます。ここで、オーバーフィッテイングに注意しなければなりません。普通の場合、線形モデルを用いてモデリングできます。モデルあてはめのときには、最小二乗法を使い、過剰適合と汎化能力に注意して選ぶ必要があります。ここで、汎化能力とは、データになかったｘについても妥当な予測ができるかを示すことです。つぎに、時系列データとは、時間の推移とともに観測されるデータのことで、データの観測順序が大きく影響を及ぼします。また、時系列データでは、過去のデータから未来のデータを予測することが可能です。大きな流れとして、時系列データの取得→分析→時系列データの作成→これを活用して未来のデータを予測の順に行われます。また、推定法には、最小二乗法、最尤推定法を使います。 | B |
C-2021-2_U39 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 回帰分析の方法や相関分析の方法、相関の種類、時系列データの分析手順、統計的検定の方法や基本的なアイデアなどが分かりました。 | B |
C-2021-2_U39 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | ありません | B |
C-2021-2_U39 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U39 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 何だか高校の数学時間で学んだ分散や正規分布などが出て、ほかの内容に比べれば、理解しやすかったです。 | B |
C-2021-2_U14 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 相関は2つの量の関係性を表すことが可能である。データの分布からは集団の性質が分かる。分散とはデータの広がり具合を定量化したもので、集団の比較ができるようになる。広がりを表現するときに分散や相関が用いられる。また、統計的検定では統計的に差を評価することができる。
データの分析には回帰分析と時系列分析がある。回帰分析では、データ間の関係式を求め、現象の理解や未知の状況の予測などを行うことが可能である。時系列解析では、時間とともに推移するデータを分析する。 | A |
C-2021-2_U14 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 分散や相関を用いることで２つのデータの間にある関係を知ることができるということが分かった。また、統計的検定によって信頼性までも調べることができるということが分かった。回帰分析ではどのモデルを用いるかが非常に大切であるということや直線以外のモデルも存在することを初めて知った。 | A |
C-2021-2_U14 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 統計的検定のやり方が難しいと感じたので復習したい。 | A |
C-2021-2_U14 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません | A |
C-2021-2_U14 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 相関や分散は高校の時に習っていたものの、それを計算したり使用したりする意味までは知らなかったので初めて知ることが多く、驚いた。統計学は今学んでいるのでそれと結び付けて学びを深めたいと感じた。 | A |
C-2021-2_U123 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | null | F |
C-2021-2_U123 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | null | F |
C-2021-2_U123 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | F |
C-2021-2_U123 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U123 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2021-2_U7 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | null | F |
C-2021-2_U7 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | null | F |
C-2021-2_U7 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | F |
C-2021-2_U7 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U7 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2021-2_U140 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | null | C |
C-2021-2_U140 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | null | C |
C-2021-2_U140 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | C |
C-2021-2_U140 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U140 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | C |
C-2021-2_U165 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | null | D |
C-2021-2_U165 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | null | D |
C-2021-2_U165 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | D |
C-2021-2_U165 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2021-2_U165 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | D |
C-2021-2_U49 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | null | F |
C-2021-2_U49 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | null | F |
C-2021-2_U49 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | F |
C-2021-2_U49 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U49 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | F |
C-2021-2_U36 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 相関とは2つの量の関係性を説明する方法であり、広がりを表す指標の一つとなる。相関には、無相関、正の相関、負の相関の3つの場合があり、相関の度合いを数値化したものが相関係数である。統計的検定とは統計的に差を評価する枠組みのことを言う。基本アイデアは帰無仮説を立て、データが得られる確率を評価すればよい。回帰分析とは、データの属性の間の関係式を求める分析手法であり、現象の理解や未知の状況における予測に用いられる。回帰式が一次式であらわされるモデルを線形モデルといい、最小二乗法により最適なモデルが決定できる。多項式近似はデータに対する誤差は小さいが汎化能力がない恐れがある。時系列分析は仮説の検証や予測に役立てる方法であり、様々な時系列モデルが用いられる。 | B |
C-2021-2_U36 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 解析分析をする際に、線形近似と多項式近似のどちらを用いるかはデータの分布やデータの範囲、量などデータの性質を加味して考えなければならないということが分かった。 | B |
C-2021-2_U36 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 重回帰分析についての詳細な内容については触れることができなかった。 | B |
C-2021-2_U36 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U36 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 回帰分析について興味がわいたのでexcelを用いてあるデータの回帰分析をやってみたいと思った。又その際の近似の仕方の吟味を講義で学んだそれぞれの特徴に留意してやっていきたいと思った。 | B |
C-2021-2_U94 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | null | C |
C-2021-2_U94 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | null | C |
C-2021-2_U94 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | C |
C-2021-2_U94 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U94 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | C |
C-2021-2_U71 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 相関分析と回帰分析に違い | C |
C-2021-2_U71 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 検定とは確率に基づいて差を調べる | C |
C-2021-2_U71 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | C |
C-2021-2_U71 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U71 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 講義ありがとうございました。 | C |
C-2021-2_U88 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データの相関関係や関係式、回帰・時系列分析からデータから相関関係を読み取ったり予測する方法を学んだ。 | B |
C-2021-2_U88 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | データの分析の方法が分かった。 | B |
C-2021-2_U88 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 習った各方法自体は理解したが詳しい計算方法についてもう少し整理したい。 | B |
C-2021-2_U88 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U88 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | コンピューターだからこそ高速で確実にできる予測や分析が面白いと感じました。 | B |
C-2021-2_U106 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 相関、データの分布とその読み方、３つの関係の仕方やその相関の度合いを表す相関係数の定義、統計的検定を相関・検定パートでは学んだ。
回帰・時系列のパートではモデリングの意味や回帰分析とは何かや回帰方法を行うための手法として線形モデルに当てはめることと最小二乗法、回帰を行う際にきおつけることや汎化能力および時系列解析について学んだ。 | B |
C-2021-2_U106 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | ある２つのデータの相関を調べる際にどのようにしてそれを評価するのかやそれの読み取り方及び観測されなかった数値を解析によって予想し検定によって得られたデータが正確かどうか調べるといったことを学んだ。 | B |
C-2021-2_U106 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 特にないです。 | B |
C-2021-2_U106 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U106 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 高校の時に学んだ文さん、共分散、竿関係数および大学で学んでいる確率統計学がデータの分析や検定においてこのような形で役に立っているというところがとても面白いと思った、 | B |
C-2021-2_U31 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | データの広がりの指標として新たに相関について学習した。
確率に基づいて統計的に差を評価する統計的検定について学習した。
データ間の関係式を求める回帰分析とその方法、また、時系列データを分析し未来のデータを予測する時系列分析について学習した。 | A |
C-2021-2_U31 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 相関係数の計算方法、相関を求めることで2つのデータの分布の形を大まかに想像することができるということが分かった。
統計的検定により、限られたデータでも2つのデータ間の差を評価できるということが分かった。
回帰分析により2つのデータ間の関係式を求めることができるということと、線形モデルの求め方が分かった。
時系列モデルを求めることで未来の予測ができるということが分かった。 | A |
C-2021-2_U31 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 統計的検定において、なぜデータが少なくても検定することができるのかがあまり理解できなかった。 | A |
C-2021-2_U31 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | A |
C-2021-2_U31 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データの様々な分析方法を理解することができて良かった。
特に、回帰分析によりデータの関係式も推定することができるということに驚いた。 | A |
C-2021-2_U20 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | null | C |
C-2021-2_U20 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | null | C |
C-2021-2_U20 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | C |
C-2021-2_U20 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U20 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | C |
C-2021-2_U44 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 相関とは２つの量の関係性を表す方法であり、分散とはデータの広がり具合を数値で表現したものである。分散だけでは様々なケースの関係性を理解するのに十分でないため、相関を用いる。統計的検定とは統計的に差を評価する方法であり、立てた帰無仮説が起こる確率と有為水準を比較することで、帰無仮説が棄却されるか否かを調べる。回帰分析とはデータの属性間の関係式を求める方法で、現象の要因を調べることなどに用いられる。時系列分析とは時間の推移とともに観測されるデータを用いてモデルを生成することであり、仮説や検証に役立てられる。 | B |
C-2021-2_U44 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 数学で勉強した統計的検定が、実際にはどのように活用されているのか理解できた。 | B |
C-2021-2_U44 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 回帰分析において線形近似と多項式近似をどのように使い分ければよいのか分からなかった。 | B |
C-2021-2_U44 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U44 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 統計的検定は最近習ったばかりであまり得意ではなかったが、具体的な例が分かりやすく、基本の考え方を理解することが出来た。 | B |
C-2021-2_U99 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 今回の授業では、データの分布とそこから得られる分散、相関などの情報、更にはあるデータが母集団に含まれるかどうかを検証する統計的検定を取り扱った。データの分散を用いて相関係数を出すことで、定量的に2つのデータの相関を見ることができる。また、データを分析する方法である回帰分析、時系列分析も取り扱った。回帰分析は相関分析と異なり、変数間の関係式を出すことができる。また、時系列分析はまだ得られていない先のデータを予測することができるという利点を持つ。 | B |
C-2021-2_U99 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | データを分析する方法として、相関分析、回帰分析、時系列分析の3つが使えるようになった。また、統計的検定を用いて、データが正しいかをある程度予測できるようになった。回帰分析は線形モデル、多項式モデルなど複数のアプローチがあり、得られたデータの量や目的に応じて使い分けることでより良い分析が可能である。 | B |
C-2021-2_U99 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | B |
C-2021-2_U99 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U99 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 現在、理系ディシプリン科目で数理統計学を受講しており、ちょうど統計的検定などを習っている最中なので、２つの講座間の内容のつながりが感じられて面白いと思った。 | B |
C-2021-2_U66 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 相関についてと統計的検定、回帰分析と時系列分析について。 | B |
C-2021-2_U66 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | null | B |
C-2021-2_U66 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | B |
C-2021-2_U66 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U66 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 統計的検定というのを初めて聞いたが、九大生の例がわかりやすかった。 | B |
C-2021-2_U5 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | null | C |
C-2021-2_U5 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | null | C |
C-2021-2_U5 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | C |
C-2021-2_U5 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U5 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | C |
C-2021-2_U98 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | null | C |
C-2021-2_U98 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | null | C |
C-2021-2_U98 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | null | C |
C-2021-2_U98 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U98 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | C |
C-2021-2_U64 | 14 | 1 | 今日の内容を自分なりの言葉で説明してみてください | 今日の授業では、検定・相関と回帰・時系列について学んだ。相関とは２つの量の関係性を説明する方法であり、データの分布を見ることで集団の性質を把握することができる。統計的検定とは統計的に差を評価する仕組みであり、確率に基づいて差の有無を論じる手法である。回帰分析とはデータの属性の間の関係を求める分析手法である。 | B |
C-2021-2_U64 | 14 | 2 | 今日の内容で、分かったこと・できたことを書いてください | 分散とはデータの広がり具合を示すことがわかった。また、相関には無相関、正の相関、負の相関があり、相関係数はそれを示す数値である。統計的検定には帰無仮説を考え、その後有意水準と比較することがわかった。データを基に、現象を簡略化したモデルを作成することである。回帰分析を利用すると、変数間の関係式がわかる。回帰分析とは目的変数を説明変数により記述することで行うことができる。 | B |
C-2021-2_U64 | 14 | 3 | 今日の内容で、分からなかったこと・できなかったことを書いてください | 特にありません。 | B |
C-2021-2_U64 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません。 | B |
C-2021-2_U64 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | それぞれの分野と情報科学との関連について学ぶことができてよかった。検定は現在履修している数理統計学でも学んでおり、さらに理解を深めることができたことがよかった。 | B |
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