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 |
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数学論文研修第四 | 2024 | 後期 | 他 | 理工学研究科博士課程前期課程 | 前園 宜彦 | マエソノ ヨシヒコ | 2年次配当 | 3 |
科目ナンバー
SG-PM5-1A04
履修条件・関連科目等
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
セミナー形式で高度な統計手法の習得を目指すとともに,講義形式も組み合わせて行う.
科目目的
統計研究のための基礎的は知識を習得し,活用できるようになることを目的とする.
到達目標
統計関連の学術誌の論文を読めるようになり,研究課題が発見できる能力を身に着ける.
授業計画と内容
第1回 イントロダクション、数学論文研修第四の導入
第2回 基礎文献の精読:確率論の基礎
第3回 基礎文献の精読:モーメントに関する性質の理解
第4回 離散分布と関連する統計モデル
第5回 離散モデルの下での推測法の研究
第6回 離散モデルの相互の関連性
第7回 確率変数の収束と統計モデルへの適用
第8回 パラメトリックモデルの理解
第9回 多変量解析とその応用
第10回 線形モデルの理解とその研究
第11回 非線形モデルにおける統計手法の研究
第12回 開発した手法の実装
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 今後の研究に向けた課題の検討
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)
授業時間外の学修に必要な時間数/週
・学位論文の作成等に対して専門分野に関する必要な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 |
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平常点 | 100 | セミナーの発表内容および準備状況を評価する. |
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
授業時間内で講評・解説の時間を設ける
課題や試験のフィードバック方法(その他の内容等)
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
講義の進行状況により適宜指示する.また輪読する学術論文についても授業の時に指示する.
その他特記事項
コロナの状況によっては双方向のオンラインによる講義を行う.