学部後期課程
学内のオンライン授業の情報漏洩防止のため，URLやアカウント、教室の記載は削除しております。
最終更新日：2025年4月21日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
最終更新日：2025年4月21日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
確率統計学II
漸近推測理論入門
Introduction to Asymptotic Inference Theory
独立観測モデルを主対象として、漸近推測理論の基礎概念を解説する。確率統計学I等で学んだ大数の法則や中心極限定理を使って理論体系を構成する。
This lecture introduces the basic ideas of asymptotic inference theory, mostly focusing on the independent observation model. The theoretical system is based on the law of large numbers and the central limit theorem learned in Probability Statistics I and other courses.
This lecture introduces the basic ideas of asymptotic inference theory, mostly focusing on the independent observation model. The theoretical system is based on the law of large numbers and the central limit theorem learned in Probability Statistics I and other courses.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0505065
FSC-MA4542L1
確率統計学II
増田 弘毅
木曜4限
マイリストに追加
マイリストから削除
講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
理学部
授業計画
・統計モデルとカルバック・ライブラー情報量
・最尤推定法
・尤度に基づく検定方式
・M推定量の漸近的性質
・ワンステップ推定量
・情報量規準
授業の方法
初回ZoomのURLはUTOLに掲載する。２回目以降は原則対面で開講するが、変更が生じる場合は事前にアナウンスする。
成績評価方法
原則としてレポートにより評価する。詳細は講義中にアナウンスする。
教科書
とくに指定しない。
参考書
・稲垣 宣生、「数理統計学 改訂版」、裳華房、 2003
・吉田 朋広、「数理統計学」朝倉書店、 2006
・Ferguson, T. “A course in large sample theory”, Chapman & Hall/CRC, 1996
・Lehmann, E.L. “Elements of Large-Sample Theory”, Springer, 1998
・Zacks, S. “Theory of Statistical Inference”, John Wiley & Sons Inc, 1971.
履修上の注意
測度論的確率論の基本事項は仮定する。不偏推定などの小標本理論について扱う「確率統計学基礎・確率統計II」を受講済みであることが望ましい。
その他
講義時間以外での質問は講義終了後あるいはそのときにアポイントメントをとること。
