MVA/2024 の履歴(No.12)

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• MVA/2024 へ行く。
  • 1 (2024-09-03 (火) 13:38:24)
  • 2 (2024-09-03 (火) 13:49:53)
  • 3 (2024-09-14 (土) 11:11:28)
  • 4 (2024-09-14 (土) 17:23:31)
  • 5 (2024-09-15 (日) 13:21:18)
  • 6 (2024-09-15 (日) 15:45:07)
  • 7 (2024-09-19 (木) 10:33:37)
  • 8 (2024-09-25 (水) 13:01:40)
  • 9 (2024-09-26 (木) 12:07:32)
  • 10 (2024-10-03 (木) 10:44:27)
  • 11 (2024-10-11 (金) 19:53:14)
  • 12 (2024-10-14 (月) 12:18:22)
  • 13 (2024-10-21 (月) 19:34:45)
  • 14 (2024-10-23 (水) 16:36:59)
  • 15 (2024-10-23 (水) 21:45:50)
  • 16 (2024-10-28 (月) 10:11:26)
  • 17 (2024-10-29 (火) 10:32:08)
  • 18 (2024-11-09 (土) 16:18:42)
  • 19 (2024-11-10 (日) 21:58:08)
  • 20 (2024-11-11 (月) 11:46:09)
  • 21 (2024-11-14 (木) 08:40:56)
  • 22 (2024-11-17 (日) 11:23:00)
  • 23 (2024-11-19 (火) 13:10:09)
  • 24 (2024-11-20 (水) 15:10:56)

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多変量解析及び演習 2024年度†

• 対象: 龍谷大学 先端理工学部 （2年後期）
• 担当: 高橋隆史
• リンクいろいろ
  • この科目の履修要項等は Webシラバス を参照して下さい．
  • 龍大 Teams 上のこの科目のチーム: 参加法は こちら に書いてあります．
  • この科目の Moodle コース 第1回の授業で参加法を説明します．詳しくは こちら．
  • https://callta.math.ryukoku.ac.jp/ Web質問予約システム callTA （by 樋口先生）
  • 学習の参考になる情報

大事なお知らせ†

この授業に関するお知らせ†

• 2024-09-19 第1回．欠席したひとは MVA/2024/ex01 を確認して次回の授業に備えてください．
• 2024-09-03 このページを作成．まだないようがないよう． 昨年度の様子を知りたい方は MVA/2023 へどうぞ．

このウェブサイト共通のNews†

• 2024-08-12 この日に瀬田学舎の計画停電が予定されているため，このウェブサーバ www-tlab.math.ryukoku.ac.jp や TLabMoodle は前日夜から当日夜まで停止します．再起動後も，しばらくの間はメンテナンスのために長時間停止する場合があります．

• 2024-07-12 TLABで2024年度後期-2025年度に特別研究（卒業研究）やりたいひと募集中． 募集は終了しました．詳細はこちら

• 2024-03-07 このウェブサーバ www-tlab とその上にある TLAB Moodle のアップデートを行いました．Moodle は見た目も結構変わってます．

• 過去のNews

進行†

注意†

• 拡張子 .ipynb のファイルは，Google Colab の notebook です．
  • notebook は GitHub リポジトリ に置いてあります
  • notebook の扱い方については，第1回のページの Google Colab を使えるようになる を参照してください
  • 自分がコピーした Colab Notebook ファイルは，デフォルトでは Google Drive の 「マイドライブ」 https://drive.google.com/drive/my-drive の中の「Colab Notebooks」に保存されてます．
  • Colab notebook を実習室のプリンタで印刷する方法

おまけ†

ex01 0919(Thu) オリエンテーションと準備†

• 授業のページ MVA/2024/ex01
• Notebook
  • MVA2024_ex01notebookA.ipynb 多変量解析とは
  • MVA2024_ex01notebookB.ipynb 回帰分析の復習 / Python, NumPy, Matplotlib の初歩
  • MVA2024_ex01notebookC.ipynb 演習課題

ex02 0926(Thu) 回帰分析の復習(2) / NumPy の初歩(2)†

• Notebook
  • MVA2024_ex02notebookA.ipynb 回帰分析と最小二乗法
  • MVA2024_ex02notebookB.ipynb Python + NumPy で行列の計算
  • MVA2024_ex02notebookC.ipynb ［演習課題］単回帰分析

ex03 1003(Thu) 重回帰分析(1)†

• Notebook
  • MVA2024_ex03notebookA.ipynb 重回帰分析(1)
  • MVA2024_ex03notebookB.ipynb 演習課題
  • MVA2024_ex03notebookC.ipynb 演習課題

ex04 1010(Thu) 重回帰分析(2)†

• Notebook
  • MVA2024_ex04notebookA.ipynb 重回帰分析(2)
    • 出力が崩れて見づらい（特に statsmodel の summary の出力）ときは Colab の出力を固定幅にしよう をどうぞ
  • MVA2024_ex04notebookB.ipynb 演習課題
  • MVA2024_ex04notebookC.ipynb 演習課題

ex05 1017(Thu) 線形代数の復習(1)†

• Notebook
  • MVA2024_ex05notebookA.ipynb 線形代数の復習(1)
  • MVA2024_ex05notebookB.ipynb 演習課題
  • MVA2024_ex05notebookC.ipynb 次回に備えて実験しよう

ex06 1024(Thu) 主成分分析(1) + 線形代数の復習(2)†

工事中

• Notebook
  • MVA2024_ex06notebookA.ipynb 主成分分析(1)
  • MVA2024_ex06notebookB.ipynb 演習課題
  • MVA2024_ex06notebookC.ipynb 線形代数の復習(2)

ex07 1031(Thu) 主成分分析(2)†

ex08 1107(Thu) 小テスト＋α†

ex09 1114(Thu)†

ex10 1121(Thu)†

ex11 1128(Thu)†

ex12 1205(Thu)†

ex13 1212(Thu)†

ex14 1219(Thu)†

ex15 0109(Thu)†

exam 0123(Thu)†