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#author("2023-10-13T12:21:31+09:00","default:takataka","takataka")
[[MVA/2023/omake]]
#author("2023-12-19T16:08:53+09:00","default:takataka","takataka")
*データ分析 2023年度 おまけ課題 [#aab7e27f]
*多変量解析及び演習 2023年度 おまけ課題 [#aab7e27f]
#contentsx
**はじめに [#uf41c46f]
ここにはおまけ課題があります．おまけですので，やらなくても減点はありません．やると棒茄子？
それぞれの課題について，やったひとは授業時間中に takataka に見せてね．
ここにはおまけ課題があります．
** omake01 気温変化をもう少し分析してみよう [#omake01]
- おまけですので，やらなくても減点はありません．やると棒茄子？
- それぞれの課題について，やったひとは授業時間中に takataka に見せてね．
- それぞれの課題は独立ですので，お好きなものをどうぞ．
** omake01 Python プログラミング入門 [#omake01]
//&color(red){''工事中''};
- [[omake01.ipynb>https://github.com/takatakamanbou/MVA/blob/2023/omake01.ipynb]]
- 期限: ex03 1005木11時．takataka に見せてね
- [[omake01.ipynb>https://github.com/takatakamanbou/Data/blob/2023/omake01.ipynb]]
- 期限: ex06 1027金の授業終わりまで．takataka に見せてね．内容に関する質問や期限延長の相談はお気軽にどうぞ
** omake02 数式をきれいに書く + 回帰式の性質の証明 [#omake02]
** omake02 数式をきれいに書く + 平均分散の性質の証明 [#omake02]
//&color(red){''工事中''};
- [[omake02.ipynb>https://github.com/takatakamanbou/MVA/blob/2023/omake02.ipynb]]
- 期限: ex05 1019木11時．takataka に見せてね
- [[omake02.ipynb>https://github.com/takatakamanbou/Data/blob/2023/omake02.ipynb]]
- 期限: ex06 1027金の授業終わりまで． takataka に見せてね．内容に関する質問や期限延長の相談はお気軽にどうぞ
** omake03 カテゴリカルな説明変数を含む場合の重回帰分析 [#omake03]
** omake03 Python でデータ分析しよう(1) [#omake03]
//&color(red){''工事中''};
- [[omake03.ipynb>https://github.com/takatakamanbou/MVA/blob/2023/omake03.ipynb]]
- 期限: ex06 1026木11時．takataka に見せてね
''Python + NumPy + Matplotlib + Pandas 入門 (1)''
- [[omake03.ipynb>https://github.com/takatakamanbou/Data/blob/2023/omake03.ipynb]]
- 期限: ex09 1124金の授業終わりまで． takataka に見せてね．内容に関する質問や期限延長の相談はお気軽にどうぞ
** omake04 Python でデータ分析しよう(2) [#omake04]
//&color(red){''工事中''};
''Python + NumPy + Matplotlib + Pandas 入門 (2)''
- [[omake04.ipynb>https://github.com/takatakamanbou/Data/blob/2023/omake04.ipynb]]
- 期限: ex10 1201金の授業終わりまで． takataka に見せてね．内容に関する質問や期限延長の相談はお気軽にどうぞ
** omake05 自分で見つけたデータを回帰分析してみよう [#omake05]
''自分で適当なデータを見つけて回帰分析しレポートにまとめよう''
この課題をやってみようというひとは，0112金の授業終わりまでに一度 takataka に相談してください（未完成の段階でかまいません）．
- 回帰分析するのが適当そうなデータを探す
- 手持ちのデータを自分で加工するのもありです（適当な数字をでっち上げるのは不可）
- 一例ですが，過去にはこんなことしたひともいました（説明変数が時間の例ですが...）．
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某アイドルグループのファンクラブ会員番号が1から始まる連番になってる → Twitter やブログで会員になった時期と会員番号を公開してるひとの情報をたくさん収集 → ファンクラブ会員数の推移を回帰分析
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- Google スプレッドシートや Google Colab等で上記のデータの回帰分析を実行する
- Google ドキュメントでレポートを書く
- 提出する
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