Data/2022/ex11

データ分析 2022年度 ex11†

Table of Contents

授業時間中に Moodle 上で小テストを行う予定です．正確な開始時刻や実施法は授業時間中にお知らせします．

レポート作成に向けた準備その1 スプレッドシートで作ったグラフをドキュメントに挿入してみよう

これは練習問題であり点数は付きませんが，レポート課題のための重要な準備です．必ず取り組んでください．

この課題に関連する解説動画を視聴しましょう: Data2022-11-movie1 (7m)
Google Classroom 上のこの課題のドキュメントの「ここにグラフを挿入」の箇所に，第8回課題A のグラフを挿入しましょう．「スプレッドシートにリンク」の方で．
スプレッドシートの方を適当にいじるとドキュメントに挿入したグラフも変化することを確認しましょう
ドキュメント中に赤字で下線付きで書かれた部分を適当に修正しましょう

レポート作成に向けた準備その2 レポートに書くべき情報を認識しよう

これは練習問題であり点数は付きませんが，レポート課題のための重要な準備です．必ず取り組んでください．

レポート作成に向けた練習として，どのような事項を書くべきか認識するために，第8回課題A で得た情報から次のようなものをメモしておこう．次回に関連の Quiz を出題します．

どんなデータ？

例: 駅からの所要時間と家賃額との関係を表すデータ

データの入手先は？

例: 〇〇が提供している「XXの測定結果」のページ（URL）からリンクされている「ほげ（ファイル名）」というファイル

分析の目的は？

例: 駅からの所要時間が変化すると家賃額がどのように変化するのか調べる

どのように分析した？

例: 駅からの所要時間（単位は分）を説明変数，家賃額（単位は千円）を被説明変数として直線を当てはめる回帰分析を行なった

結果は？

回帰直線の傾き，切片，決定係数

結果に対する考察は？

散布図から読み取れること

決定係数の値から妥当な分析と言えそうかどうか

回帰直線の傾き・切片の値から言えること
説明変数と被説明変数との間の関係を説明する，適当な説明変数の値に対する被説明変数の予測値を算出する，etc. 例: 「駅からの所要時間が10分長くなると家賃はX円上昇する」