データ分析 2023年度 ex11

Table of Contents

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

Notebookと授業動画

今回の Notebookと授業動画 のうち「★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.

練習X1

誤差と有効数字についての演習+α

  1. 演習問題+α に書かれた問題をやりなさい
  2. 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

こちら 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.

練習X2

Data2022 の成績データを回帰分析しよう

Step1 散布図を描く

  1. 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
  2. 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.
  3. Data2022 では,「Quiz得点率」と「Exer得点率」は,\( 155:65 = \frac{31}{44}:\frac{13}{44} \) 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 \( x \),「Exer得点率」を \( y \) としたときに,「Q+E」列に \( \frac{31x+13y}{44} \) の値が入るように式を書きましょう.
  4. 「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.

Step2 回帰分析する

  1. 「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).
  2. 「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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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

  1. 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.
  2. 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.
  3. 以下の注意をよく読みましょう.

注意

宿題

次回は小テストです


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Last-modified: 2023-12-01 (金) 17:09:58