# 授業計画：クオリティマネジメント
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## 目標

研究の目的設定とデータ収集の計画とデータの取得と分析と考察と報告からなる研究フローを体験して、習得してもらう。分析に用いる手法を回帰分析に限定することで、分析で迷子になりすぎないように配慮している。

## 授業設計
### 第1週 データサイエンスと回帰分析

[レジュメ](https://hackmd.io/@watalu/HJ_31RHw5)

1. 全員の自己紹介 (教員、TA、受講生、聴講生)
2. この授業のガイダンス: [分析科目共通の目標](https://hackmd.io/@watalu/BJlrUTbOc), [成績評価について](https://hackmd.io/@watalu/SJhmd1Xu5)
3. [回帰分析](https://hackmd.io/@watalu/HJaG0u6w9)とは
4. [JMPの使い方](https://hackmd.io/@watalu/BkyZ1nf82)とJMPを用いた回帰分析の一例 ([ボストンの住宅価格のデータ](https://hackmd.io/@watalu/rJK9CXMu5)を例に)
5. [Slackの使い方](https://hackmd.io/@watalu/Hkhy3P-Oc)
6. [過去の提出物](https://hackmd.io/@watalu/rJrPub7Oc)の共有
7. 回帰分析を用いた研究論文を探してきてまとめる(次回まで, 自分が興味を持っている分野の学術論文が望ましいです)
8. 履修予定の人と様子見の人と聴講のみの人

重回帰分析の流れ

### 第2週

1. 提出物の自己報告
2. グループを作るので、グループごとに目的を決めてもらう
3. グループワークの進め方 (司会と記録, ローテーションを組んでください, 毎週まとめを提出してもらいます)
4. データの種類 (公的統計、オープンデータ、調査データ)
5. データの[概念図](https://hackmd.io/@watalu/HyVlIaMuc)を描く
6. 概念図がある時の回帰分析のやり方
7. グループワークの時間
8. 今日のグループワークのまとめ
9. 宿題：決めた目的に対して、次週までに各自でデータを探してきて、概念図を描く (要スライド提出)

重回帰分析と概念図

### 第3週

1. 提出物の自己報告
2. 目的に則したアウトカムを定める
3. 問題・課題の[特性要因図](https://hackmd.io/@watalu/HJsnVAfuq)を描く
4. 特性要因図がある時の回帰分析のやり方
5. グループワークの時間：データの検討とアウトカムの設定
6. 今日のグループワークのまとめ
7. 宿題：特性要因図

重回帰分析と特性要因図

### 第4週

1. 提出物の自己報告
2. やっとグループで回帰分析
3. グループワークの時間
4. 今日のグループワークのまとめ

重回帰分析と層別：ダミー回帰

### 第5週

1. グループの進捗報告
2. フィードバック
3. 必要な補足
3. グループワークの時間
4. 今日のグループワークのまとめ

重回帰分析と変数変換

### 第6週

1. グループの進捗報告
2. フィードバック
3. 必要な補足
4. 様々な回帰手法

ロジスティック回帰分析

ポアソン回帰分析

トービット回帰分析

スパース回帰分析

多重回帰分析と操作変数法

回帰樹

ランダムフォレスト

ニューラルネットワーク

時系列分析

### 第7週

1. 最終発表
2. 成績評価のための提出物の提出期限の設定