統計科学講究2(下川)のシラバス情報

科目名称
Course title(Japanese)
統計科学講究2 科目番号
Course number
14MAPTS502
科目名称(英語)
Course title(English)
Research in Statistical Science 2
授業名称
Class name
統計科学講究2(下川)
教員名 下川 朝有
Instructor Asanao Shimokawa
開講年度学期 2022年度 後期
Year/Semester 2022 / Fall
曜日時限 水曜6限
Class hours Wednesday 6th period
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
数理統計の基礎理論について学び、統計学に係る幅広い知識を習得する。

Understand the theory of the basic mathematical statistics.
目的
Objectives
統計に係る応用的手法を理解する上で必要となる理論やしくみを理解する。

We aim to understand the theory and mechanism necessary to understand applied statistical methods.
到達目標
Outcomes
数理統計の基礎理論に関する洋書について学習を終える。

Complete the study of the mathematical statistics.
履修上の注意
Course notes prerequisites
特になし

nothing special 
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
毎回の授業について、予習復習を4時間以上行うこと。

Study more than 4 hours to prepare and review each class.
成績評価方法
Performance grading
policy
授業に対する取り組み、発表で評価する。

Evaluate based on efforts and results for class.
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
適宜指定する。

If necessary, specify at the class.
授業計画
Class plan
1 回帰分析1
2 回帰分析2
3 回帰分析3
4 回帰分析4
5 これまでの内容の到達度の確認

6 生存時間解析1
7 生存時間解析2
8 生存時間解析3
9 生存時間解析4
10 これまでの内容の到達度の確認

11 機械学習1
12 機械学習2
13 機械学習3
14 機械学習4
15 これまでの内容の到達度の確認

1st: Regression analysis 1
2nd: Regression analysis 2
3rd: Regression analysis 3
4th: Regression analysis 4
5th: Summarize this course

6th: Survival analysis 1
7th: Survival analysis 2
8th: Survival analysis 3
9th: Survival analysis 4
10th: Summarize this course

11th: Machine learning 1
12th: Machine learning 2
13th: Machine learning 3
14th: Machine learning 4
15th: Summarize this course
教職課程
Teacher-training course
-
実務経験
Practical experience
-
教育用ソフトウェア
Educational software
SAS
R
Python
MATLAB
備考
Remarks
991J226
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