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values | course_number int64 1 15 | question_number int64 1 5 | question_content stringclasses 5
values | answer_content stringlengths 1 4.12k ⌀ | grade stringclasses 5
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|---|---|---|---|---|---|
C-2021-2_U132 | 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、検定、回帰、時系列について | B |
C-2021-2_U132 | 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 | 相関係数を久しぶりに思い出した | B |
C-2021-2_U132 | 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_U132 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U132 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | テストが不安になった | B |
C-2021-2_U114 | 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 | データの分布から最小値、最大値、平均値、分散、さらに集団の性質が分かる。分散はデータの広がり具合を定量化したものだが、分散を見るだけでは二つのデータの関係を正しく表すことはできないので相関という概念が用いられ、定量化させたものを相関係数と呼ぶ。統計的検定とは差を評価するときに用いられる手法のことで、有意水準が低ければ低いほど帰無仮説を棄却しやすい。これを応用すると2つの集団に差があるのかどうかを検定することも可能である。観測されたデータをもとに現象を簡略化した回帰式などのモデルを作成することをモデリングという。回帰分析によって現象の理解や未知のデータの予測をすることができる。時系列データを用いる場合は時系列分析と呼ばれる。 | B |
C-2021-2_U114 | 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 | データ数の量にもよりますが、複数の集団の確率密度関数を用いて統計的検定を行うことで薬の効き方などに説得力を持たせることができることが分かりました。回帰モデルには多くの種類がありますが、オーバーフィッティングにならないモデルを選択する必要があることが分かりました。また時系列分析においてデータを分析する際、トレンドや季節成分などを排除しなければならないことが分かりました。 | B |
C-2021-2_U114 | 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 | 特にありませんでした。 | B |
C-2021-2_U114 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U114 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 月曜の3限が数理統計学なのですが、今日の講義で統計的仮説検定をしたので、この講義で出していただいた具体的な例のおかげで教わった数式と合わせて理解が深まりました。最小二乗法と聞くと難しそううなものに見えましたが、自分が過去にしていたことだったので安心しました。テスト頑張ろうと思います。 | B |
C-2021-2_U70 | 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 | 今回の内容は、一つ目は相関と検定に関するもので、２つの量の関係性を表したりそれを評価する方法についてであった。二つ目は回帰と時系列分析に関するもので、データを分析して予測するところまでのプロセスについて学んだ。 | B |
C-2021-2_U70 | 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 | 今回の内容ではデータを最終的にどのように分析し利活用しているのかということについて様々な方法を知りことができ、また、回帰分析などを用いると売り上げを予測することもできるのだということもわかった。 | B |
C-2021-2_U70 | 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 | 回帰式で係数をどのようにして算出するのかがよくわからなかった。 | B |
C-2021-2_U70 | 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_U70 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今回の授業が講義の内容としては最後であったが、後半で学んできたデータに関する最終回ということでデータやその分析結果がどのように活用されているのかということをることがよかった。 | B |
C-2021-2_U82 | 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_U82 | 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_U82 | 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_U82 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U82 | 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_U12 | 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_U12 | 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_U12 | 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_U12 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U12 | 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_U68 | 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 | 二つの変量の関係は、相関係数という数字で表すことができ、1に近ければ一方が増えるともう一方も増える、-1に近ければ一方が増えるともう一方は減るという傾向がある。 | B |
C-2021-2_U68 | 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 | 回帰分析を行うことで二変数の大まかな関係を表すことができるということが分かった。回帰分析は最小二乗法で適切な線形モデルを導く。 | B |
C-2021-2_U68 | 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_U68 | 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_U68 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 二つの変量のデータの関係を知るために様々な統計的検定があるというのが興味深かった。 | B |
C-2021-2_U85 | 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 | 相関と検定、回帰分析と時系列分析について学んだ。 | C |
C-2021-2_U85 | 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 | 相関とは、２つの量の関係性を説明する方法である。関係の仕方は、無相関、正の相関、負の相関がある。統計的検定は、統計的に差を評価する枠組みである。統計的検定の基本的なアイデアは、まず、「差がない」という仮説、帰無仮説を考え、信じてみる。信じたうえ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、有意水準と比較する。
回帰分析はデータの属性の間の関係式を求める分析手法である。
時系列分析は仮説の検証や予測に役立てる方法である。 | C |
C-2021-2_U85 | 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 | 特になし | C |
C-2021-2_U85 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | C |
C-2021-2_U85 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 相関は高校で学んだ概念だったので理解しやすかったが、回帰分析や時系列分析は少し難しかった。 | C |
C-2021-2_U113 | 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 | 統計的に差を評価する仕組みである統計的検定とデータの分析をする方法について。 | C |
C-2021-2_U113 | 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 | データの比較において、分布や分散の比較だけでは十分でないときには相関を調べること。相関には大きく分けて正の相関と無相関と負の相関の3つがあるということ。 | C |
C-2021-2_U113 | 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 | 帰無仮説を棄却しなかった場合、「九大生では無いとも言い切れない」と間違いの可能性を少々含む中途半端な結果になるので、分かりにくいと感じました。 | C |
C-2021-2_U113 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 特にありません。 | C |
C-2021-2_U113 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 最後の授業であることもあり、とても難しい内容が続きました。データが限られた状況で差があることを示すために仮説を立てて水準と比較することが面白いと思いました。オンラインだからと油断せず、しっかり復習してテストに備えていきたいです。 | C |
C-2021-2_U90 | 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_U90 | 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_U90 | 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_U90 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | F |
C-2021-2_U90 | 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_U75 | 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 | データには集団の性質を示す分布や広がり具合を定量化した分散などの概念があり、相関もその一つである。相関は2つの量の間の関係性を示す概念であり、相関係数によって表される。相関係数の分子は（ｘｙ）の平均値である。また、統計的に差を評価する枠組みが統計的検定であり、帰無仮説や対立仮説、有意水準によって検定される。
回帰とは、データの傾向を見つける方法であり、回帰式によってデータ間の関係式を表す。回帰では、線形モデルや最小二乗法などを用いる。回帰分析では、オーバーフィッティングや汎化能力を考慮し線形近似と多項式近似のどちらが良いのか吟味する必要がある。
時系列分析とは、時間の推移と共に観測されるデータで順序に意味がある。時系列分析では過去のデータで作成したモデルで未来のデータを予測する。時系列データには自己回帰モデルのARモデルや移動平均モデルのMAモデルなどさまざまなモデルがあり、その推定方法には最小二乗法や最尤推定がある。
| B |
C-2021-2_U75 | 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 | データの相関と統計的検定や回帰分析と時系列分析の内容について学び、それぞれの用語の定義やそれがどのような概念なのかを理解することができました。 | B |
C-2021-2_U75 | 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 | 相関と統計的検定の関係性があまり分からなかったです。 | B |
C-2021-2_U75 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U75 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データのさまざまな分析方法が分かったので、それぞれについてきちんと理解をしてさまざまな方向からデータを理解できるようにしたいと思いました。 | B |
C-2021-2_U136 | 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 | 検定、回帰、 | C |
C-2021-2_U136 | 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_U136 | 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_U136 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U136 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | むずかしかったです。 | C |
C-2021-2_U148 | 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 | データの二つのつながりを相関といい片方が増加するともう片方が増加するものを正の相関、もう片方が減少するものを負の相関という。分散はデータの散らばり具合を表す。データを評価する枠組みを統計的推定という。統計的推定は差がないという帰無仮説を考え、それを有意水準と比較することで仮説を棄却するかどうか決める。回帰分析はデータを数式で表すことで、線形モデルであったり、多項式で表したりする。 | B |
C-2021-2_U148 | 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 | データを回帰分析するとき、集めたデータ以外で当てはまらないオーバーフィッティングに気を付ける必要があるとわかった。 | B |
C-2021-2_U148 | 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_U148 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U148 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | データを分析するとき数値的に表すときの注意点が日常でも気を付ける必要があると感じた。 | B |
C-2021-2_U105 | 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 | 相関と検定、そして回帰分析の方法や時系列について学んだ。相関とは二つの量の関係性を説明する方法である。また、統計的検定と言うものは、帰無仮説を利用して有意水準と比べることでデータの差を評価した。 | B |
C-2021-2_U105 | 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_U105 | 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_U105 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U105 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | B |
C-2021-2_U29 | 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 | データの分析(相関、分散、分布、統計的検定、回帰分析、時系列分析)について学んだ。
その分析によって何が得られるのかについて学んだ。 | B |
C-2021-2_U29 | 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 | 統計的検定としての帰無仮説や正規分布、有意水準のグラフ的な意味についてわかった。
回帰分析で得られるのもや、その誤差を小さくするための最小二乗法びついてわかった。
時系列分析として仮説の検証や予測にたけていることが分かった。
| B |
C-2021-2_U29 | 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 | なし | B |
C-2021-2_U29 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | なし | B |
C-2021-2_U29 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 統計的検定の帰無仮説や正規分布についてとても興味が持てたので、これから学んでいきたいと思いました。 | B |
C-2021-2_U116 | 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_U116 | 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_U116 | 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_U116 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | C |
C-2021-2_U116 | 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_U18 | 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 | 1つ目の内容は検定と相関についてである。相関は2つのデータの関係性を示すものであり、広がりの指標でもある。その形を相関係数によって数値化することができる。無相関、正の相関、負の相関がある。分布は集団の性質を示すものであり、どんなデータがどのくらいあるかを表す。分散は広がり具合を示す。また、統計的検定は確率分布を用いて帰無仮説を有意水準と比較して仮説が正しいか判定するものである。2つ目の内容は回帰分析についてである。これは何が結果に影響を与えてるかを調べそれをモデリングするものである。モデリング方法には多項式を用いたり線形モデルを用いるものがある。多項式は繁華能力が高い一方オーバーフィッティングなところがある。時系列分析は時間の推移によりデータを分析していくものである。モデルの推定には最小二乗法などが使われ分析結果は未来の予測に使える。 | B |
C-2021-2_U18 | 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 | データの性質の観点ごとにどのような特tyぷが現れているかわかりました。また、回帰式について基礎的なことがわかりました。 | B |
C-2021-2_U18 | 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 | 時系列分析のモデルの推定法で最小二乗法で内包のことについてよくわかりませんでした。 | B |
C-2021-2_U18 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U18 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 高校などで勉強した内容を更に深く理解できて面白かった。回帰式などこれまで考えていそうで考えていなかったデータのことについても知れてよかったです。 | B |
C-2021-2_U159 | 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 | 回帰分析などの手法
| D |
C-2021-2_U159 | 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 | データサイエンスの基礎分野 | D |
C-2021-2_U159 | 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 | 情報処理 | D |
C-2021-2_U159 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | D |
C-2021-2_U159 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 今日もありがとうございました。 | D |
C-2021-2_U142 | 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 | 相関とは二つの量の関係性である。因果関係を調べるのが難しいので関係性の有無も調べるために相関を使う。分布とはヒストグラムのようなどんなデータがどのくらいあるのかということ。分布からは、最大・最小、分散、平均などそのデータの性質が分かる。分散は、データの広がり具合のことであり、これにより定量的にデータが比較できる。しかし、分散だけでは不十分であり、相関を気にする必要がある。相関には、無相関、正の相関、負の相関の三つがある。相関の度合いを数値化したものを相関係数という。相関係数から分布の形がある程度わかる。統計的検定は統計的に差を評価する仕組みのこと。統計的検定は帰無仮説を考え、そこからそれが起きる確率を過去のデータから計算し、有意水準と比較することで帰無仮説が棄却されるかされないかを考える。
データをもとに現象を簡略化したモデルを作成することをモデリングという。相関分析を使うとデータの形状は傾きなどは分からないが、回帰分析では数式も求めることができる。これを回帰式といい、回帰式が分かるとこの式に当てはめて予測もできる。回帰の方法として、線形モデルがある。線形モデルは、回帰式がy=ax+bのことであり、aとbを変えれば直線は無限にひける。適切な線を引くための方法が最小二乗法である。この方法は、点と直線がどの程度離れているのか計算し、最小化する方法である。線形近似の他に多項式近似というのものがあるが、この二つは場合に応じて適切に使う必要がある。適切でない場合はオーバーフィッテングが起こることがあり、これが起きると観測されていないデータに対しての予測性能が非常に低くなる。これを言い換えると汎化能力が低いという。汎化能力とは、データにない未知の場合に妥当な予測結果が得られるかというものである。線形近似は当てはまりは悪くなるが、オーバーフィッテングは起こらない。多項式近似は、当てはまりは良いが汎化能力が低くなる可能性が高い。時系列データは、時間推移に基づいて観測されるデータのことであり、観測される順序に意味がある。これと回帰により未来予測が可能。時系列モデルの推定方法は、最小二乗法と最尤推定がある。最尤推定は、確率的な要素がある。 | B |
C-2021-2_U142 | 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 | 相関や分散は高校のときもならっていたので分かりやすかったです。また、同じということを証明するのが難しいということが分かりました。 | B |
C-2021-2_U142 | 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 | 九大生かどうかを帰無仮説と有意水準を応用すれば、二つの集団、分布の比較が可能というのがよく分からなかった。 | B |
C-2021-2_U142 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U142 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | 相関係数から分布の形はだいたい検討がつくものだと思っていましたが、正確には少しわかる程度なのは初めて知りました。 | B |
C-2021-2_U100 | 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 | B |
C-2021-2_U100 | 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_U100 | 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_U100 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | null | B |
C-2021-2_U100 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | null | B |
C-2021-2_U130 | 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 | 回帰・時系列、検定・相関について学んだ。 | B |
C-2021-2_U130 | 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 | 回帰という言葉の定義やそのモデリングの方法、どのように予測、どのような形から予測するのかがよく分かった。 | B |
C-2021-2_U130 | 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 | 特になし | B |
C-2021-2_U130 | 14 | 4 | 質問があれば書いてください | 特になし | B |
C-2021-2_U130 | 14 | 5 | 今日の授業の感想や反省を書いてください | あまり聞きなれない言葉が多かったが、意外と日常生活に関連した分野だと思った。 | B |
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