科目ナンバー

SG-PM6-1A02

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。

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 イントロダクション、特殊論文研修Ⅰについて
2 文献調査の方法：研究テーマに関連する文献の体系的探索
3 教員による論文紹介①：代表的研究の背景と貢献の解説
4 教員による論文紹介②：研究分野の広がりと最新動向の紹介
5 学生による論文紹介①：選定論文の要点整理と発表
6 学生による論文紹介②：関連研究の比較と批判的検討
7 研究指導①：研究テーマの方向性に関する個別指導
8 研究指導②：研究計画の具体化と方法論の検討
9 研究指導③：研究の初期段階における課題の抽出
10 研究進捗発表①：初期成果の共有と方向性の確認
11 研究進捗発表②：研究内容の深化と課題の整理
12 研究進捗に対する質疑応答①：研究内容の理解促進と議論
13 研究進捗に対する質疑応答②：研究の妥当性と方向性の再検討
14 特殊論文研修Ⅰの総括と特殊論文研修Ⅱに向けた課題設定
※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