シラバス参照
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シラバス参照
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| 講義概要/Course Information |
| 科目基礎情報/General Information |
| 授業科目名 /Course title (Japanese) |
数理統計学基礎 | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Fundamentals of Mathematical Statistics | ||
| 科目番号 /Code |
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| 開講年度 /Academic year |
2020年度 | 開講年次 /Year offered |
全学年 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
後学期 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
博士前期課程 |
| 授業の方法 /Teaching method |
講義 | 単位数 /Credits |
2 |
| 科目区分 /Category |
大学院専門教育科目 - 専門科目Ⅰ | ||
| 開講学科・専攻 /Cluster/Department |
情報学専攻 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
天野 友之 | ||
| 居室 /Office |
東1-813 | ||
| 公開E-Mail |
tamano(アット・マーク)uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
なし | ||
| 更新日 /Last updated |
2020/02/24 18:07:45 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 講義情報/Course Description |
| 主題および 達成目標 /Topic and goals |
(a)本講義では時と共に変動する確率変数の列（時系列）と、その統計解析（時系列解析）の基礎を学習する。 (b)受講生が時系列解析の基礎を理解し、ある程度の計算や問題が解けるようになることを目標とする． [The main goal for this class is for students to understand foundations of time series analysis and solve the elementary problems.] |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目 /Prerequisites |
確率論, 統計学 [Theory of Probability, Statistics] |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目 /Recommended prerequisites and preparation |
微分積分学，線形代数学 [Calculus , Linear Algebra] |
| 教科書等 /Course textbooks and materials |
<参考書> 谷口 正信 著、数理統計・時系列・金融工学、朝倉書店 竹村 彰通・谷口 正信 共著、統計学の基礎Ⅰ 線形モデルからの出発、岩波書店 |
| 授業内容と その進め方 /Course outline and weekly schedule |
(a) 第 1回：統計学における基礎的概念の復習（１） [Review foundations of statistics (1)] 第 2回：統計学における基礎的概念の復習（２） [Review foundations of statistics (2)] 第 3回：統計学における基礎的概念の復習（３） [Review foundations of statistics (3)] 第 4回：統計学における基礎的概念の復習（４） [Review foundations of statistics (4)] 第 5回：時系列の基礎（１） [Foundations of time series (1)] 第 6回：時系列の基礎（２） [Foundations of time series (2)] 第 7回：スペクトル解析（１） [Spectral analysis (1)] 第 8回：スペクトル解析（２） [Spectral analysis (2)] 第 9回：エルゴード性（１） [Ergodicity (1)] 第10回：エルゴード性（２） [Ergodicity (2)] 第11回：線形時系列モデル（１） [Linear processes (1)] 第12回：線形時系列モデル（２） [Linear processes (2)] 第13回：非線形時系列モデル（１） [Nonlinear process (1)] 第14回：非線形時系列モデル（２） [Nonlinear process (2)] 第15回：時系列モデルの推測 [Statistical inference for time series] (b) 講義は主に板書によって進められる． [Writing on blackboard] |
| 実務経験を活かした 授業内容 (実務経験内容も含む) /Course content utilizing practical experience |
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| 授業時間外の学習 （予習・復習等） /Preparation and review outside class |
毎講義ごとの復習は必ずすることが望まれる。 |
| 成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） /Evaluation and grading |
(a)講義の内容に関連したレポート課題によって評価する． [Report] (b)時系列解析の基礎的事項を理解し、基礎的計算ができること． [Understand foundations of time series analysis and solve the elementary problems.] |
| オフィスアワー： 授業相談 /Office hours |
メールで前の週までにアポイントをとってください。 ◎メールを送る際、午後の日時の候補を３～５コぐらいあげてください。 ◎基本的に３０分以内をめどに対応します、 もし質問時間をもっと長くほしいならその旨メールに書いてください。 [Please e-mail to make an appointment.] |
| 学生へのメッセージ /Message for students |
本講義を聴講するには，学部レベルの確率・統計の基本的な知識が必要となるので，事前に復習しておくことを希望する． |
| その他 /Others |
なし |
| キーワード /Keyword(s) |
時系列、統計解析、スペクトル解析 [time series, statistical analysis, spectral analysis] |