統計科学講究4(下川)のシラバス情報

科目名称
Course title(Japanese)
統計科学講究4 科目番号
Course number
14MAPTS602
科目名称(英語)
Course title(English)
Research in Statistical Science 4
授業名称
Class name
統計科学講究4(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7限
Class hours Wednesday 7th 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
応用統計の理論に関する洋書についてゼミ形式で学び、統計学に係る幅広い知識を習得する。

Understand the theory of the applied statistics in the form of seminars.
目的
Objectives
応用統計学の理論について理解するとともに、実際のデータ解析を行えるようにする。

Understand the theory of applied statistics, and use statistical analysis software to analyze real data.
到達目標
Outcomes
応用統計に関する洋書について、基本的な学習を終える。

Complete the study of the applied statistics up to the point of basic content.
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 統計的機械学習1
2 統計的機械学習2
3 統計的機械学習3
4 統計的機械学習4
5 これまでの内容の到達度の確認

6 画像処理1
7 画像処理2
8 画像処理3
9 画像処理4
10 これまでの内容の到達度の確認

11 修論作成1
12 修論作成2
13 修論作成3
14 修論作成4
15 これまでの内容の到達度の確認

1st: Statistical machine learning 1
2nd: Statistical machine learning 2
3rd: Statistical machine learning 3
4th: Statistical machine learning 4
5th: Summarize this course

6th: Image processing 1
7th: Image processing 2
8th: Image processing 3
9th: Image processing 4
10th: Summarize this course

11th: Master's thesis 1
12th: Master's thesis 2
13th: Master's thesis 3
14th: Master's thesis 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
991J246
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