科目ナンバー

SG-PM5-1C30

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

大容量で複雑な構造を持つデータに対してノンパラメトリック法の適用するときの問題点の解決を図り、より汎用性のある手法を開発しその理論的な性質を明らかにする。またパラメトリックな手法との融合により、より精度の高い推測手法を提案しその有効性を明らかにする。実際のデータへの適用も行い、さらなる改善に繋げることを目指す。

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

修士論文研修第二と連動して、連綿と続く数学の歴史を踏まえ、実践的な知識をも視野に入れて、自立した研究者あるいは高度の専門職業人の養成を目的とする。
また、各研究室で当該学生に最適と判断される専門書や論文を選び、それを体読することにより、数学の学び方そして考え方の型を身に付けることを目標とする。

授業計画と内容

第1回　イントロダクション、数学特別演習第二の導入
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）

予習では自分で納得できないところや分からない部分については、自分でまず調べること。その中で文献検索の方法等を学習することができる。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

数学の理解、具体的には発表の技量やテキストの読みの深さによって評価する。

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

授業の中で適宜指示します。

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．

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