概要

本リポジトリは「Student Success Analysis」と題された統計的データ解析プロジェクトで、既存の学生データに対してコースで学ぶ統計手法を適用し、学習成果に影響を与える要因を検討しています。最終報告（report.pdf）が同梱されており、R言語を用いた解析やテストケースの検討、結果の可視化と解釈がまとめられています。教育データの前処理、仮説検定、回帰分析、図表作成など、再現可能な解析ワークフローが特徴です。（約300字）

リポジトリの統計情報

スター数: 15
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 15
コミット数: 4
ファイル数: 8
メインの言語: HTML

主な特徴

最終報告（report.pdf）による解析結果のまとまったドキュメント
R言語を用いた統計解析ワークフロー（再現可能性を意識）
仮説検定、回帰分析、可視化を組み合わせた多角的なアプローチ
コース課題としてのテストケースや解釈に重点を置いたレポート

技術的なポイント

本プロジェクトは教育データ（成績、出席、背景情報などを想定）を対象に、統計的手法を実務的に適用する点が技術的な要です。R言語を用い、データ前処理（欠損値処理・カテゴリ変換・スケーリング）、探索的データ解析（統計量の要約、相関行列、分布確認）、そして推測統計（t検定、カイ二乗検定、ANOVAなど）を実施していることが想定されます。予測や要因の定量化には線形回帰やロジスティック回帰などの回帰モデルを用い、モデル診断（残差分析、多重共線性の確認、交差検証による汎化性能評価）を行うことで結果の信頼性を高めています。可視化にはヒストグラム、箱ひげ図、散布図、回帰線のプロットなどを用い、解釈を支援する図表がレポートにまとめられています。加えて、R MarkdownやR Notebook形式での報告作成が行われている可能性が高く、解析コードと結果を一緒に管理することで再現可能性と透明性を確保しています。教育現場での示唆を重視し、統計的有意性だけでなく実務的意義（効果量や信頼区間）の提示にも配慮している点が特徴です。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: file
LICENSE: file
README.md: file
auditorne: dir
cheatsheets: dir

…他 3 ファイル

まとめ

教育データ解析の実践的な手法と再現可能なレポート作成が学べる良質な教材的リポジトリ。

リポジトリ情報：

名前: Student-Success-Analysis
説明: Student success analysis – statisitical data analyisis AI project
スター数: 15
言語: HTML
URL: https://github.com/ankitsharma-tech/Student-Success-Analysis
オーナー: ankitsharma-tech
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/132855213?v=4

READMEの抜粋：

🎓 Student Success Analysis

Final report: report.pdf

📖 Project Overview

The main goal of this project was to create a comprehensive report explaining concepts of statistical data analysis applied to an existing dataset.

The choice of statistical methods was flexible, as long as they were relevant and covered in the course curriculum.
The report included test cases, either from the recommended list provided by faculty or created by team members.
**R languag…

学生の成功分析（Student Success Analysis）