統計科学講究1(村上)のシラバス情報

科目名称
Course title(Japanese)
統計科学講究1 科目番号
Course number
14MAPTS501
科目名称(英語)
Course title(English)
Research in Statistical Science 1
授業名称
Class name
統計科学講究1(村上)
教員名 村上 秀俊
Instructor Hidetoshi Murakami
開講年度学期 2022年度 前期
Year/Semester 1st Semester
曜日時限 月曜2限
Class hours Mon. 2nd pd. 
開講学科
Department
理学研究科 応用数学専攻
Graduate School of Science, Department of Applied Mathematics 
外国語のみの科目
(使用言語)
Course in only foreign
languages (languages)
-
単位
Course credit
2.0 授業の主な実施形態
Main class format
対面授業/On-site class
概要
Descriptions
統計学は様々な方面にわたって活用されており, 重要な役割を果たしている。学術論文および専門書を通して, 統計学の発展的な理論や方法論について勉強する。

Statistics is very important role in many scientific fields. In this course, we study the basic theories and development of theories and statistical methods. 
目的
Objectives
統計的仮説検定, 密度推定など, ノンパラメトリック法を理解する上で必要となる理論・しくみを理解することを目的とする。

本専攻のカリキュラム・ポリシーに定める「統計科学・計算数学・情報数理のうち統計科学を主研究部門とする一方で, 3部門を横断的に学習・研究することができる」ことを実現するための科目です。
本専攻のディプロマ・ポリシーに定める「応用数学の分野において高度な専門的学識と研究能力を持ち, 専門分野及び関連分野の諸問題を能動的に解決できる能力」を養うための科目です。

This course aims to understand the theories of nonparametric methods. We focus on important techniques in nonparametric statistics, in particular, testing hypothesis and density estimation.
到達目標
Outcomes
1.統計的検定法の手順を説明できるようにする。
2.局所最強力検定, 漸近相対効率, 漸近正規性について説明できるようにする。

The goal of this course is to be able to explain:
1. the procedure of nonparametric test statistics
2. the locally most powerful rank tests, and the asymptotic relative efficiency and the asymptotic normality of nonparametric test statistics
履修上の注意
Course notes prerequisites
学部での数理統計学の基礎知識は前提とする。

As a prerequisite, students already have basic knowledge of mathematical statistics at undergraduate course.
アクティブ・ラーニング科目
Teaching type(Active Learning)
課題に対する作文
Essay
- 小テストの実施
Quiz type test
-
ディベート・ディスカッション
Debate/Discussion
グループワーク
Group work
-
プレゼンテーション
Presentation
反転授業
Flipped classroom
-
その他(自由記述)
Other(Describe)
-
準備学習・復習
Preparation and review
発表内容を TeX でまとめて配布する。

Try to distribute the handouts by TeX as well.
成績評価方法
Performance grading
policy
研究に対する取り組み, 発表およびリサーチペーパー等で総合的に評価する。

Grades should be evaluated comprehensively inn research efforts, presentations and research papers.
学修成果の評価
Evaluation of academic
achievement
・S:到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A:到達目標を十分に達成している
・B:到達目標を達成している
・C:到達目標を最低限達成している
・D:到達目標を達成していない
・-:学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S:Achieved outcomes, excellent result
・A:Achieved outcomes, good result
・B:Achieved outcomes
・C:Minimally achieved outcomes
・D:Did not achieve outcomes
・-:Failed to meet even the minimal requirements for evaluation
教科書
Textbooks/Readings
・教科書を使用する場合は、MyKiTS(教科書販売サイト)から検索・購入可能ですので以下のURLにアクセスしてください。
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
 
・Search and purchase the necessary textbooks from MyKiTS (textbook sales site) with the link below.
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
参考書・その他資料
Reference and other materials
村上秀俊「統計解析スタンダード ノンパラメトリック法」朝倉書店

Murakami, H. Nonparametric methods. Asakura.
授業計画
Class plan
以下の学術論文および専門書を読んで課題の発見・解決法の検討をする。

The aim of this course is to expound the following statistical journal papers and statistical books.

第1回 Choulakian, V. and Stephens, M. A. (2001). Goodness-of-fit tests for the generalized pareto distribution. Technometrics 43, 478 - 484.

第2回 van de Wiel, M. A., Di Bucchianico, A. and van der Laan, P. (1999). Symbolic computation and exact distributions of nonparametric test statistics. Journal of Royal Statistical Society, Series D 48, 507 - 516.

第3回 Neuhauser, M., Losch, C. and Jockel, K-H. (2007). The Chen–Luo test in case of heteroscedasticity. Computational Statistics and Data Analysis 51, 409 - 419.

第4回 Baumgartner, W., Weiss, P. and Schindler, H. (1998). A nonparametric test for the general two-sample problem. Biometrics 54, 1129 - 1135.

第5回 Schmid, F. and Trede, M. (1995). A distribution free test for the two sample problem for general alternatives. Computational Statistics and Data Analysis 20, 409 - 419.

第6回 中間発表

第7回 Schmid, F. and Trede, M. (1996). An L1-variant of the Cramer-von Mises test. Statistics and Probability Letters 26, 91 - 96.

第8回 Arrenberg, J. (1996). A note on the nonparametric test based on the L1-version of the Cramer-von Mises statistic. Statistical Papers 37, 95 - 104.

第9回 Zhang, J. (2006). Powerful two-sample tests based on the likelihood ratio. Technometrics 48, 95 - 103.

第10回 Anderson, T.W. (1962). On the distribution of the two-sample Cramer-von Mises Criterion. The Annals of Mathematical Statistics 33, 1148 - 1159.

第11回 中間発表

第12回 Huzurbazar, S. (1999). Practical saddlepoint approximations. American Statistician 53, 225 – 232.

第13〜15回 Butler, R. W. (2007). Saddlepoint Approximations with Applications. Cambridge: Cambridge University Press.
教職課程
Teacher-training course
本科目は, 教育職員免許状取得(教科:数学)に必要な教科に関する科目に該当する。
ただし, 教科に関する科目区分については, 入学年度により異なるため, 各自, 入学年度または適用となる年度の学修簿により確認すること。
実務経験
Practical experience
-
教育用ソフトウェア
Educational software
R, Mathematica
備考
Remarks
受講生の理解度などにより, 授業計画や解説論文を変更することがある。 
991J213
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