コース情報 | 現代数理統計応用論(99MD012)

単位	2.0	学年	修士課程1年
科目区分・授業形態	専門科目講義・演習	単位区分	選択

授業概要	現代において複雑なデータを取り扱う場合に，古典的な統計的推測では適切な結果が得られないことがある．この授業では，統計学の基礎的な理論から現代的な手法までの知識を身につけるため，以下の書籍から輪講形式で授業を行う． Efron, B, Hastie, T. Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence, and Data Science. Cambridge University Press. 2016.
達成目標	・統計学の基礎的な理論から現代的な手法までを理解し，説明できる．・プログラミングを通して，計算機を用いた統計解析手法についての知識を身につける．・統計的な問題に対して，適切な手法を選択し，実際のデータ解析に応用できるようになる．
DPとの関連性	DP1:〇 DP2: DP3:
成績評価方法	プレゼンテーション：50％ディスカッション：50% プレゼンテーションとディスカッションの成績に応じて以下のように評価を与える. S: 90～100点　A: 80～89点　B: 70～79点　C: 60～69点　D: 59点以下　不合格具体的な評価については初回の講義でルーブリックを開示し，ルーブリックに基づいて評価する
教科書
参考書	Efron, B, Hastie, T. Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence, and Data Science. Cambridge University Press. 2016.
履修上の注意

授業計画	第１回：ガイダンス授業の目的，到達目標，進め方および評価方法の説明を行う．取り上げる論文・英語書籍の分野，担当分担について受講者全体で決定する。第２回～第１４回：輪講指定された書籍についての輪講を１回の講義あたり２名に対して行う．第１５回：まとめ授業内容のまとめを行い，今後の研究活動における統計学の活用方法や課題について議論する．授業外学習指定された書籍を読むこと．

注意