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最終更新日:2025年4月21日

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文科系のための線形代数・解析Ⅱ
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「文科系のための線形代数・解析I」に引き続き、経済学や統計学、データ科学などにおいて必要とされる線形代数、解析の基礎を学ぶ。線形回帰、二変数関数の微積分、基本的な最適化手法などを理解し、簡単な問題に応用できるようになることを目標とする。講義とMATLABを用いた演習を並行して進めることで実践で役立つ理解を目指す Continuing from "Linear algebra and analysis for students of humanities and social sciences major I," learn the fundamentals of linear algebra and analysis needed in economics, statistics, and data science. The goal is to understand linear regression, calculus of bivariate functions, and basic optimization methods, and to be able to apply them to simple problems. Lectures and exercises using MATLAB will be given in parallel for a practical understanding of the subject
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0704123
FEC-ST4801L1
文科系のための線形代数・解析Ⅱ
藤堂 眞治
S2
火曜2限、金曜2限
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文科系のための線形代数・解析Ⅰ
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経済学や統計学、データ科学などにおいて必要とされる線形代数の基礎を学ぶ。二次元・三次元の線形写像と行列、固有値分解などを理解し、簡単な問題に応用できるようになることを目標とする。講義とMATLABを用いた演習を並行して進めることで実践で役立つ理解を目指す Learn the basics of linear algebra required in economics, statistics, and data science. The goal is to understand two- and three-dimensional linear maps and matrices, eigenvalue decomposition, etc., and to be able to apply them to simple problems. Lectures and exercises using MATLAB will be given in parallel for a practical understanding of the subject
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0704122
FEC-ST4801L1
文科系のための線形代数・解析Ⅰ
藤堂 眞治
S1
火曜2限、金曜2限
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最適化手法
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現代の理工学の様々な局面にて重要性が増している数理最適化手法の基礎を解説する。Basic methodologies of mathematical optimization are explained.
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-AM2150L1
FEN-AM2150L1
最適化手法
佐藤 一宏
A1 A2
月曜3限
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統計学I
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社会科学におけるデータ分析では、分析の対象となる事象の複雑さのために、高度な統計学の知識・手法が必要になることが多い。この講義では受講者が主に社会科学分野に関心があることを考慮して、統計学の基礎について講義する。講義の内容は一般的な大学初年度の統計学の講義に準じるが、技術的・数理的側面(記述統計と数理統計)の解説も省略せずに行い、進んだ内容の理論・応用の学習の準備となるように努める。また、統計解析ソフトを用いて実際のデータを分析する演習も行う。 Introductory probability and statistics class designed for, but not restricted to, students who major in economics in their sophomore year. This lecture is given in Japanese.
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0125862
FLA-EC2812L1
統計学I
川久保 友超
A1
金曜3限、金曜4限
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統計学I[広域システムコース]
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現代の『統計学』は様々な学問分野(機械学習・人工知能・制御理論・信号処理・統計物理等々)に波及した、『統計科学』と呼ぶべきものになっている。この授業では幅広い分野で欠かせない、統計学の基礎・本質的な考え方・解析手法を学ぶ。現代的な視点から特に重要と思われる項目を選択的に取り扱い、様々な場面で実用性の高い統計学の解析手法を解説する。この授業は講義「統計学実習」と連動しており、実習を通じて、講義で学んだ解析手法を、自ら使えるようになることを目標としている。
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
08D1306
FAS-DA2E06L1
統計学I[広域システムコース]
大泉 匡史
A1 A2
未定
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統計学実習[広域システムコース]
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現代の『統計学』は様々な学問分野(機械学習・人工知能・制御理論・信号処理・統計物理等々)に波及した、『統計科学』と呼ぶべきものになっている。この講義では、この講義と連動した講義である「統計学/統計学I」で学習した統計解析の手法を使って実際のデータ解析を行う。解析には、現代のデータ分析や機械学習においては代表的なプログラミング言語の一つであるpythonを用いるが、他のプログラミング言語を用いて解析を行っても問題ない。実習を通じて解析手法の理解を深め,受講者自身が様々な場面において適切な解析手法を自ら選び、使えるものにすることを目標とする。
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
08D1310
FAS-DA2E09P1
統計学実習[広域システムコース]
大泉 匡史
A1 A2
未定
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講義をきく技術:MIT Linear Algebra(線形代数)MOOCS 講義を通してⅠ
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以下の二点を目標とする。 (1) 英語授業を聞くために必要な語学としての英語のスキルを診断確認するとともに「文書パッケージ」としての授業を理解するために言語・記号をたどるための基礎技術を身につけること。 (2) 線形代数の基本を統計学の最小二乗法に対応する直行射影のところまで理解すること。 This lecture course has two objectives: (1) To diagnose students' own English skills in understanding university-level English lectures and to gain basic skills of following manipulation of symbols and language expressions necessary for undersatnding lectures as a "document package"; (2) To understand introductory Linear Algebra up to orthogonal projection that correponds to least square solutions in statistics.
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
09252314
FED-SS3303S1
講義をきく技術:MIT Linear Algebra(線形代数)MOOCS 講義を通してⅠ
影浦 峡
S1 S2
金曜1限
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統計的データ解析
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確率分布の導入から始めて,大数の法則や中心極限定理などの数理統計学において基本的な確率論のツールについて理解することを目指す.また時間の許す限りデータ分析でよく用いられる統計分析手法(最尤法,最小二乗法,分位点回帰,ノンパラメトリック回帰など)について解説を行い,主にその理論的な性質について理解することを目指す.
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
47180-25
GFS-SC6D06L1
統計的データ解析
栗栖 大輔
S1 S2
金曜2限
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統計学II
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「統計I」に引き続き、統計学の基礎について講義する。
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コース名
教員
学期
時限
0125863
FLA-EC2813L1
統計学II
川久保 友超
A2
金曜3限、金曜4限
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計量経済学Ⅱ
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この授業は、経済データの実証分析に用いられる計量経済学の理論とその応用について講義をする。経済データを扱う際には、分散不均一性や内生性といった経済データ特有の性質を正しく考慮に入れたデータ分析を行うことが重要である。 この講義の目標は、経済データを用いた実証分析論文を正しく理解するための知識を身に着けること、自分で適切なモデルを用いてデータ分析ができるようになることである。 回帰分析、最小二乗法、操作変数法、最尤推定法などの分析手法を扱い、さらに、現実のデータを用いた実証研究を紹介する。
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0704116
FEC-ST4801L1
計量経済学Ⅱ
下津 克己
A2
火曜2限、金曜2限
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