シラバス
授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科など | 担当教員 | 教員カナ氏名 | 配当年次 | 単位数 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
卒業研究Ⅰ | 2024 | 前期 | 他 | 理工学部 | 前園 宜彦 | マエソノ ヨシヒコ | 4年次配当 | 2 |
科目ナンバー
SE-PM4-1A14
履修条件・関連科目等
履修前年度の10月末に説明会を開き、11月に希望をとり振り分ける。
授業で使用する言語
日本語
授業で使用する言語(その他の言語)
授業の概要
数学科専任教員ひとりひとりに、数人づつわりあてられた学生が各教員の指導により、数学に関する理論研究、文献の輪読、計算機による実験などを行う。
科目目的
これまでの統計数学についての知識に基づいて,統計手法の応用を視野に入れた手法の習得を目指し,実社会での適用法を身に着ける.
到達目標
数学における主要な分野である解析学、代数学、幾何学、統計数学、計算数学等の基礎を習得して数理科学の世界を探求する中で、自力で問題を定式化し、新たな知見を創り出す学識と応用力を養い、現代科学技術を支える数理的素養と応用力を習得する。
授業計画と内容
前園宜彦(統計科学)
第1回 イントロダクション、卒業研究Ⅰについて
第2回 基礎文献の精読:確率論の復習
第3回 期待値の定義とその性質の復習
第4回 離散分布を利用した統計モデルの理解
第5回 損保数理における離散モデルの研究
第6回 損保数理の離散モデルの相互の関連
第7回 確率変数の収束とその離散モデルへの適用
第8回 正規分布を仮定した統計モデルの基礎
第9回 正定値行列の性質とその統計的推測への応用
第10回 線形モデルの理解とその応用
第11回 離散モデルと連続モデルの混合における統計手法
第12回 一般の連続モデルへの拡張と有効性の理解
第13回 英語の文献の講読,定義と定理の文章の理解
第14回 卒業研究Ⅱに向けた課題に関するまとめ
上記は一例であり,内容と日程と順序は研究室学生と相談して決定するため変更の可能性がある。また,各人のテーマにより上記内容の取捨選択並びに補充がある。
授業時間外の学修の内容
指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと
授業時間外の学修の内容(その他の内容等)
わりあてられた学生は自分の担当する項目を深く理解するために,文献等を調査して,授業での発表をできるように準備する.原則としてプレゼンテーションソフトを利用して発表する.
授業時間外の学修に必要な時間数/週
・卒業論文、または卒業研究の作成等に対して専門分野に関する必要な論文作成、研究指導を行うことを基本とします。
成績評価の方法・基準
種別 | 割合(%) | 評価基準 |
---|---|---|
平常点 | 100 | ゼミでの発表とその内容についての質疑応答に基づいて評価する |
成績評価の方法・基準(備考)
課題や試験のフィードバック方法
その他
課題や試験のフィードバック方法(その他の内容等)
ゼミでの発表に対するコメント等に基づいて,さらなる文献の調査等を通して理解を深める.
アクティブ・ラーニングの実施内容
実施しない
アクティブ・ラーニングの実施内容(その他の内容等)
授業におけるICTの活用方法
実施しない
授業におけるICTの活用方法(その他の内容等)
実務経験のある教員による授業
いいえ
【実務経験有の場合】実務経験の内容
【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容
テキスト・参考文献等
各教員の指導のもとに用意する。
その他特記事項
履修前年度10月末に行われる説明会に欠席すると振り分けに不利になることがあるので、やむをえなく欠席する場合は学習指導委員に事前に連絡すること。