科目ナンバー

SG-PM6-1A07

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

本科目では、数理統計学の理論的枠組みを基盤として、受講者各自の研究テーマに関連する統計的手法や理論の深化を図る。文献講読と研究報告を中心に進め、推定・検定・モデル選択・漸近理論などの主要概念を、具体的な研究課題に即して検討する。受講者は最新の研究論文や専門書を読み、理論的背景の整理、数値実験の設計、研究上の課題の共有を行い、双方向的な議論を通じて研究の質を高めることを目的とする。最終的には、博士論文の提出を目指す。

科目目的

本科目の目的は、数理統計学の理論的基盤を数学的に厳密な観点から学び、統計的推測の根底にある確率論的構造や証明技法を習得することである。受講者は定理の証明、仮定の検討、反例の構成などを通じて、理論構築力と抽象的思考力を高め、研究者としての基礎を確立する。

到達目標

受講者は以下を達成することを目標とする。
• 自身の研究テーマに関連する統計的手法・理論を適切に選択し、その妥当性を説明できる。
• 最新の研究論文を読み、理論的背景・方法論・数値実験の構成を理解した上で報告できる。
• 統計モデルの設定、推定方法の選択、漸近的性質の検討など、研究遂行に必要な統計的思考力を身につける。
• ゼミでの議論を通じて、研究上の課題を明確化し、改善の方向性を自ら提案できる。

授業計画と内容

1 博士論文の全体構成の確認：章構成と論理展開の整理
2 既存論文の統合方法：複数研究成果のまとめ方
3 博士論文ドラフト作成①：序論と背景の執筆
4 博士論文ドラフト作成②：主要成果の整理と記述
5 博士論文ドラフト作成③：総合考察と結論の執筆
6 博士論文指導①：構成と論理性の確認
7 博士論文指導②：文章表現と技術的内容の改善
8 博士論文指導③：最終提出に向けた調整
9 公聴会向け発表資料の作成：スライド構成と要点整理
10 発表練習①：口頭発表の構成と説明技法の確認
11 発表練習②：質疑応答への対応力の強化
12 質疑応答訓練：公聴会を想定した模擬セッション
13 博士論文の最終提出：形式確認と最終調整
14 博士学位論文の完成
※日程は研究室学生と調整して決め、各回1コマの研究指導をする。進捗により変更の可能性もある。

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

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／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

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

PBL（課題解決型学習）／反転授業（教室の中で行う授業学習と課題などの授業外学習を入れ替えた学習形式）／ディスカッション、ディベート／グループワーク／プレゼンテーション

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

テキストは受講者と相談の上決定する．
参考文献：A.W. van der Vaart . Asymptotic Statistics. Cambridge University Press 2005.
A. Gelman et al. Bayesian Data Analysis, 3rd edition. Chapman & Hall. 2013.

その他特記事項

参考URL