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#author("2023-11-14T16:38:36+09:00","default:takataka","takataka")
#author("2023-12-01T17:09:58+09:00","default:takataka","takataka")
* データ分析 2023年度 ex11 [#xa9b83a6]
&color(red){''工事中''};
//&color(red){''工事中''};
#contentsx
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** Quiz [#quiz]
授業時間中に Moodle 上でQuiz（小テスト）を行います．
開始時刻等は授業時間中にお知らせします．
Moodle へのアクセスの仕方については，[[第1回のページ>../ex01#moodle]] へ
** Notebookと授業動画 [#g7418074]
[[今回の Notebookと授業動画>../#ex11]] のうち「&color(blue){★要予習★};」のものは，授業開始までに予習しているはずです．
もしもまだの場合，まずはそれらの notebook を実行し動画を視聴してください．
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** 練習X1 [#X1]
''回帰分析手計算'' - 手計算すること．電卓やコンピュータは使用禁止です．
''誤差と有効数字についての演習+α''
2つの変数 &mathjax{x}; と &mathjax{y}; の値のサンプルが &mathjax{ (x_n, y_n) }; （ &mathjax{n = 1, 2, 3, 4, 5}; ）と 5 つ得られたとする．
それぞれの値は下表の通りである．&mathjax{x}; を説明変数，&mathjax{y}; を被説明変数として回帰分析を行うものとして，次の問に答えなさい．
+ [[演習問題+α>https://github.com/takatakamanbou/Data/blob/2023/ex11notebookB.md]] に書かれた問題をやりなさい
+ そこに書かれた「計算誤差の話の補足」を読んで理解しなさい
,&mathjax{n};, 1, 2, 3, 4, 5
,&mathjax{x_n};, 4, -2, 6, 0, 2
,&mathjax{y_n};, -12, 2, -16, 1, -4
(1) 回帰直線の傾きを &mathjax{a};，切片を &mathjax{b}; とおくとき，&mathjax{a, b}; が満たす方程式を求めなさい．
[[こちら>https://github.com/takatakamanbou/Data/tree/2023]] からたどれる ex11notebookBanswer.md というファイルに問題の略解が書いてあります．
(2) (1) で求めた方程式を解いて，&mathjax{a, b}; の値を求めなさい．
(3) (2) の結果に基づくと，&mathjax{x = 4}; のときの &mathjax{y}; の値はいくつと予測されるか答えなさい．
(4) (2) の結果に基づくと，&mathjax{x}; の値が &mathjax{2}; 大きくなると &mathjax{y}; の値はいくつ大きくなると予測されるか答えなさい．
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** 練習X2 [#X2]
''自分でスプレッドシートのファイルを作って↑の検算をしよう''
''Data2022 の成績データを回帰分析しよう''
練習X1の結果を表計算ソフト（Google スプレッドシート）を使って検算しましょう．
これまで Google スプレッドシートを使う際は Google Classroom 上に添付されたファイルをいじっていましたが，ここでは，自分で Google スプレッドシートのファイルを新規作成してもらいます．
Classroom への提出の必要はありません．
(1) 次のようにして Google スプレッドシートのファイルを新規作成．
*** Step1 散布図を描く [#xbad41b0]
+ 自分の GoogleDrive 上の「マイドライブ」を開く．https://drive.google.com/drive/my-drive
+ 左上の「＋新規」を押し，「Google スプレッドシート」を選択すると，スプレッドシートが新規作成されて開く．
+ 「無題のスプレッドシート」という名前が付いているはず．名前の部分をクリックしていじれば変更できる．
+ スプレッドシートを適当にいじってから閉じる．ブラウザのタブを閉じればよい．保存は自動．
+ 「マイドライブ」から作成したスプレッドシートを開けることを確認．
+ [[Data2022-QEvsFinal.csv>Data:Data2022-QEvsFinal.csv]] をダウンロードして，Google Classroom 上のこの問題のスプレッドシートにこの授業で説明した手順でインポートしましょう
+ インポートしたデータのシートには次の列があります:
--「Quiz得点率」: Data2022 受講者の Quiz の得点率（百分率）．おまけ要素があるので 100% を超えているものもある．
--「Exer得点率」: Data2022 受講者の Exer（実習課題）の得点率（同）．
--「最終成績」: Data2022 受講者の最終成績．おまけ要素のために 100点を超えているものもある．
+ Data2022 では，「Quiz得点率」と「Exer得点率」は，&mathjax{155:65 = \frac{31}{44}:\frac{13}{44}}; で重みづけられていました（参考: [[Data/result/2022]]）．このシートの適当な場所に「Q+E」という列をつくり，
「Quiz得点率」を &mathjax{x};，「Exer得点率」を &mathjax{y}; としたときに，「Q+E」列に &mathjax{\frac{31x+13y}{44}}; の値が入るように式を書きましょう．
+ 「Q+E」の値を横軸，「最終成績」の値を縦軸として散布図を描きましょう．
-- 横軸縦軸の範囲は [-10, 110] としましょう．
-- 軸のタイトルや図の縦横比率などを適切に設定しましょう．
(2) スプレッドシートを使って練習X1の検算をしよう
*** Step2 回帰分析する [#sb335025]
+ セルにデータの値を入力
+ LINEST関数を使って回帰係数の値を求める
+ 散布図 + トレンドラインを描く
+ 「main」シートの適当な場所に，「Q+E」を説明変数，「最終成績」を被説明変数として回帰分析を行って得られる回帰係数（傾きと切片）の値を求める式を書きましょう（LINEST関数を使うこと）．
+ 「main」シートの適当な場所に，これら2つの変数の間の相関係数を求める式を書きましょう．
+ 上記 1, 2 で得られた値が有効数字4桁で表示されるように設定し，それらの値をメモしておきましょう．
+ 散布図にトレンドラインとその式，決定係数の値が表示されるようにしましょう．
+ 得られた結果を考察しましょう．
*** Step3 自分の点数を使って最終成績の予測値を出してみる [#t757b7ee]
+ この授業の moodle で「評定」へアクセスすると，現時点での自分の「Quiz得点率」と「Exer得点率」を確認できます．
「main」シートの適当な場所にそれらの値を入力し，「Q+E」相当の値を計算させましょう．
+ 得られた「Q+E」と回帰係数の値を使って，自分の「最終成績」の予測値を算出しましょう．
+ 以下の注意をよく読みましょう．
*** 注意 [#d9ced240]
- moodle上で確認できる「Quiz得点率」や「Exer得点率」は，あくまで現時点での値です．Quiz も Exer も今後も出題されますので，当然変動します．また，欠席届の処理が済んでいない場合があります．疑問な点があれば takataka にお尋ねください．
- 上記で使った Q と E の比率は，Data2022 の成績評価で使用したものです．今年度は変わる可能性が高いです．
- Data2022 では，Q+E の値は，最終成績の 5 割を占めていました．残りはレポートと試験（小テスト含む）の点数から算出されました．
ちなみに，Data2022 のレポート提出者は 108 名でしたが，30名近くが0点でした（分析が間違っている，まともな文章が書かれていない，文章に剽窃があると認められた，etc.）
- 散布図を見ると低い点数の点があまりありませんが，これは，出席回数が規定に満たなかったひとを除いてあるからです．Data2022 の受講登録者は 125 名でしたが，CSV ファイルには出席回数が2/3以上あった 109 名分のみの分があります．
- 「最終成績」の半分は「Q+E」の値で決まっていますので，両者が高い相関を持つのは当然です．
- 確認用: 「Quiz得点率」50%，「Exer得点率」60%のときの最終成績予測値は &color(white){54.43}; となるでしょう（白字で書いてあるので，空白の範囲をマウスで選択すると数字が見えます）．
** 宿題 [#homework]
//&color(red){''工事中''};
&color(red){''次のことを次回の授業までに必ずやっておいてください．''};
+ [[ex09>../#ex09]] の &color(blue){★要予習★};
//&color(red){''次のことを次回の授業までに必ずやっておいてください．''};
&color(red){''次回は小テストです''};
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