シラバス参照
|
シラバス参照
|
| 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 |
|||
| 開講年度 /Academic year |
2021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 | ||
| 開講類・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 update |
2021/09/28 16:56:01 | 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（2,000文字以内） /Themes and goals（up to 2,000 letters） |
(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（1,000文字以内） /Prerequisites（up to 1,000 letters） |
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（1,000文字以内） /Recommended prerequisites and preparation（up to 1,000 letters） |
微分積分学，線形代数学 [Calculus , Linear Algebra] |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
<参考書> J.D.Hamilton 著、Time Series Analysis、Princeton University Press 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（2,000文字以内） /Course outline and weekly schedule（up to 2,000 letters） |
(a)授業内容 第 1回：線形代数の復習 [Review foundations of linear algebra] 第 2回：1次差分方程式 [First order differential equation] 第 3回：p次差分方程式 [Pth order differential equation] 第 4回：2次差分方程式 [Second order differential equation] 第 5回：ラグ作用素 [Lag operator] 第 6回：ラグ作用素(1次差分方程式) [Lag operator(First order differential equation)] 第 7回：ラグ作用素(2次差分方程式)） [Lag operator(Second order differential equation)] 第 8回：ラグ作用素(p次差分方程式) [Lag operator(Pth order differential equation)] 第 9回：定常性 [Stationarity] 第10回：移動平均過程 [MA model] 第11回：自己回帰過程 [AR model] 第12回：自己回帰移動平均過程 [ARMA model] 第13回：自己共分散関数 [Autocovariance function] 第14回：フィルター [Filter] 第15回：反転可能性 [Reversability] |
| 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 |
|
| 授業時間外の学習 （予習・復習等）（1,000文字以内） /Preparation and review outside class（up to 1,000 letters） |
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） （1,000文字以内） /Evaluation and grading （up to 1,000 letters） |
定期試験と 毎回の課題と レポート *ただし定期試験が修（卒）論発表会とぶつかる場合は 定期試験をやめてレポートにします。 |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
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（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
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 |
◎講義はWebClassで開講します． 講義資料や課題等はWebClass上で掲示します． 毎回，課題を提示しますので，期限内に行ってください． ◎uecアカウントを使って科目登録後，WebClassで本科目に登録してください． |
| キーワード /Keywords |
時系列、統計解析 [time series, statistical analysis] |