ある程度学習ができた人は、より実践的な課題に挑戦しましょう。
★付きをきちんと理解しながら終えた人は、散布図、相関係数、t検定、線形回帰モデル、ニューラルネットワークについて、使い方が理解できたかと思います。これらを使用して、卒業研究として、実践的な課題に取り組みましょう。
例えば、人工知能で何かをやるんだという場合は、
suumoやhomesなどのマンション検索サイトのデータを利用して、「部屋の広さ」、「オートロックの有無」、「最寄り駅までの距離」を入力すると、「家賃」を推定してくれるニューラルネットワークを作る。これにより、新しくマンションを作ったとき、適正な価格が事前にわかるようになります。
「遊園地のアトラクション数」、「入園料」、「性別」、「年齢」などを入力すると、「その人は、その遊園地に行きたいと思うかどうか」を予測するニューラルネットワークを作る。ただしこのデータはありませんの、Google Formでアンケートサイトを作って、自分で集める必要があります。
などです。統計で何かをするんだという場合には、
「男性よりも女性の方が、遊園地に行きやすい」という仮説を検証するために、「性別」と「去年、遊園地に行った回数」のデータをGoogle Formを利用して集め、t検定により、有意差を求める。
などです。Webから得られるオープンなデータを使用しても良いですし、Google Formを利用してアンケートサイトを作り、それでデータを集めてもokです。いろいろと工夫して見ましょう。テーマを思いつかないという場合は、要相談です。