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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2024/03/29 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Course
地理情報解析特論/Advanced Lecture on Geographic Information Analysis
時間割コード
/Course Code
C242000012
ナンバリングコード
/Numbering Code
開講所属
/Course Offered by
地域共創科学研究科/
曜日コマ
/Day, Period
金 4
開講区分
/Semester offered
後期/second semester
単位数
/Credits
2.0
学年
/Year
1,2
主担当教員
/Main Instructor
増山 篤/MASUYAMA ATSUSHI
科目区分
/Course Group
大学院(修士課程) 専攻科目
教室
/Classroom
必修・選択
/Required/Elective
選択
授業形式
/Class Format
講義科目
メディア授業
/Media lecture

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Faculty/Department
増山 篤/MASUYAMA ATSUSHI 人文社会科学部/
難易度(レベル)
/Level
レベル5
対応するDP
/DP
A1,B1
授業としての具体的到達目標
/Concrete arrival target as the class
1. 地域を計量的に分析するためのモデル・手法にはどのようなものがあるか理解する。
2. 地域を計量的に分析するためのモデルの背後にある理論を理解する。
3. コンピュータを活用し,地域を計量的に分析するためのモデル・手法を実行できるようになる。
授業の概要
/Summary of the class
地域の現状を精確に把握した上で,合理的にその将来を計画することは重要である。その際,地域を計量的に分析するモデル・手法は有効に利用される。この講義では,そうしたモデル・手法について,どのようなものがあるか,どのような理論から導かれたか,具体的にどのような手順で実行されるか,を学ぶ。
授業の内容予定
/Contents plan of the class
第1回 10/4(金):イントロダクション (Teamsによる双方向授業)

第2回 10/11(金):空間統計の基礎 (Teamsによる双方向授業)

第3回 10/17(木):大局的な点分布パターンの分析 その1 最近隣距離法(Teamsによる双方向授業)

第4回 11/1(金): 大局的な点分布パターンの分析 その2 K関数法 (Teamsによる双方向授業)

第5回 11/8(金): 大局的な点分布パターンの分析 その3 カーネル密度推定法に基づく可視化 (Teamsによる双方向授業)

第6回 11/15(金):商業施設のチェーン間の競争の推測統計的分析 (Teamsによる双方向授業)

第7回 11/22(金): 空間的なフローを分析するモデル群の概観 (Teamsによる双方向授業)

第8回 11/29(金): ハフモデルを例とした空間的なフローを分析するモデルの理論的導出 (Teamsによる双方向授業)

第9回 12/6(金): ハフモデルを例とした空間的なフローを分析するモデルのキャリブレーション (Teamsによる双方向授業)

第10回 12/13(金): ハフモデルのGISソフトウェアによる実行(Teamsによる双方向授業)

第11回 12/20(金): 空間アクセシビリティモデル全体の概観 (Teamsによる双方向授業)

第12回 1/10(金): 場所に対して算出される空間アクセシビリティ指標 (Teamsによる双方向授業)

第13回 1/15(水): 人に対して算出される空間アクセシビリティ指標(Teamsによる双方向授業)

第14回 1/24(金): ネットワーク空間における経路距離算出アルゴリズム (Teamsによる双方向授業)

第15回 1/31(金): ネットワーク空間におけるハフモデル (Teamsによる双方向授業)

※ 「Teamsによる双方向授業」とありますが、より正確には「原則として対面で講義を行うが、必要が生じた場合は、Teamsによる双方向授業を行う」という意味です。
成績評価方法及び採点基準
/A scholastic evaluation method and marking standard
レポート課題(2回)によって評価する。
レポート課題では,地域を計量的に分析するモデル・手法に関する理解だけでなく,コンピュータを使ってそれらモデルを実行するスキルも修得したかどうかも含めて評価する。
予習及び復習等の内容
/Contents such as preparations for lessons and the review
担当者から紹介された文献等に事前に目を通すなどの予習を行うこと(15時間)、また、講義終了後は講義時間内になされた数式の展開を理解するなど、十分な復習を行うこと(45時間)
教材・教科書
/The teaching materials, textbook
教科書は特に指定しない。
参考文献
/bibliography
講義内において適宜紹介する。
留意点・予備知識
/Point to keep in mind, back ground
地域データ解析特論とは異なり、コンピュータ操作よりも(最終的には、コンピュータを使った各種モデルの実行が目標だが)、数理的な内容の講義が中心となる。そのため、数学・統計学・コンピュータに関して一定の知識(高等学校、大学1・2年レベル)を有すること。
授業内容に関する質問・疑義等
/Question, doubt about class contents
月曜日 10時20分から11時50分 又は 月曜日 12時50分から14時20分
なお,この時間帯以外での面会を希望する場合は,事前に連絡すること。
Eメールアドレス・HPアドレス
/E-mail address, HP address
masuyama(at)hirosaki-u.ac.jp
((at)を@に置き換える)
学問分野1(主学問分野)
/Discipline 1
C25:社会システム工学、安全工学、防災工学およびその関連分野
学問分野2(副学問分野)
/Discipline 2
A04:地理学,文化人類学,民俗学およびその関連分野
学問分野3(副学問分野)
/Discipline 3
該当なし
地域志向科目
/Local intention subject
なし
授業形態・授業方法
/Class form, class method
基本的には、講義を中心に進める。
科目ナンバー
/The subject number
GC-5-1321-C25
メディア授業による著作物利用の有無について
/Whether or not copyrighted works are used in media classes
無/Nothing
その他
/Others
特にない。
No. 回(日時)
/Time (date and time)
主題と位置付け(担当)
/Subjects and instructor's position
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
該当するデータはありません

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