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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。
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確率統計I
まず離散確率変数の場合に，確率論の基礎的な概念を復習し，大数の法則，中心極限定理，ポアソンの少数の法則など基本的な定理を述べることから始める。マルコフ連鎖，ランダムウォーク，統計力学への応用など幅広い話題にも触れる予定である。その後，ルベーグ積分論による確率論の基礎づけを行う。離散から連続へと自然に確率論の理解を深めていくことを目指す。確率論の多様な基礎科学への応用を知るとともに，現代確率論の考え方の基礎を身につけることが目標である。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
08E1031
FAS-EA4B32L1
確率統計I
会田 茂樹
木曜4限
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確率統計II
統計モデルとしての確率分布族と、それらに対する統計推測法について解説する。いくつかの具体例を通じ、受講者が確率統計の基礎事項に習熟することを目的とする。前半では、事象の確率的構造の表現からはじめ、確率の諸性質と独立性、確率変数と確率分布、離散分布および連続分布、期待値などの分布の特徴量、さらに多次元分布などを扱う。後半では、前半で導入した種々の概念に基づき、統計モデルの不偏推定および関連する最適性などについて解説する。
We explain probability distribution families as statistical models and some related statistical inference methods. Through several concrete examples, the course aims to familiarise participants with the fundamentals of probability and statistics. The first half of the course starts with the representation of the probabilistic structure of events and covers the various properties and independence of probability, random variables and probability distributions, discrete and continuous distributions, characteristics of distributions such as expected values, as well as multidimensional distributions. In the second half, based on the various concepts introduced in the first half, unbiased estimation of statistical models and related optimality and so on are explained.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
08E1032
FAS-EA4B33L1
確率統計II
増田 弘毅
月曜4限
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確率・統計
様々な統計手法を解説し、統計の基本的な考え方の理解を深める。統計手法を用いるための数学的な道具立てとして確率を復習する。工学的な問題を解くためによく用いられる具体的な統計手法として、仮説検定や多変量解析(例えば、主成分分析やクラスター分析)などを紹介する。本講義では、統計手法に対する理解を手助けするため、具体的な例を用いた演習を実施する。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-PE2104L1
FEN-PE2104L1
確率・統計
原 辰徳
火曜1限、火曜2限
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確率統計学XA
この講義では、セミマルチンゲールに関する確率積分、
ブラウン運動に関する確率微分方程式について基礎的な部分から解説を
行う。ただし、離散マルチンゲールについてはある程度理解している
ことが望ましい。
時間があれば、ラフパスの導入的な話もしたい。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0505067
FSC-MA4541L1
確率統計学XA
会田 茂樹
木曜2限
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統計と最適化
機械学習の基礎となる統計と最適化に関する講義を行う．
/
Lectures on statistics and optimization as the foundations of machine learning.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0510009
FSC-IS2009L1
統計と最適化
杉山 将
火曜3限
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確率統計学XC
数理統計学の入門講義。線形推測の基礎について解説する。ここでは統計手法の羅列ではなく、それらの根拠の一つとなる分布論的考察をする。多変量解析のいくつかの手法も扱う予定である。
As an introduction of mathematical statistics, we treat basic linear statistical inference. We will not enumerate statistical methods but consider their theoretical foundations. We will also deal with several methods in multivariate analysis.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0505141
FSC-MA4741L1
確率統計学XC
小池 祐太
月曜2限
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確率統計学III
確率過程の中の重要なクラスであるマルチンゲールについて講義する。主に離散時間の場合を扱い,停止時刻と任意抽出定理,各種のマルチンゲール不等式,収束定理とこれらの応用について述べる。連続時間マルチンゲールにも簡単に触れ,その例としてブラウン運動やポアソン過程を取り上げる。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0505066
FSC-MA4543L1
確率統計学III
佐々田 槙子
火曜3限
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統計的データ解析
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．
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
金曜2限
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確率統計学基礎
統計モデルとしての確率分布族と、それらに対する統計推測法について解説する。いくつかの具体例を通じ、受講者が確率統計の基礎事項に習熟することを目的とする。前半では、事象の確率的構造の表現からはじめ、確率の諸性質と独立性、確率変数と確率分布、離散分布および連続分布、期待値などの分布の特徴量、さらに多次元分布などを扱う。後半では、前半で導入した種々の概念に基づき、統計モデルの不偏推定および関連する最適性などについて解説する。
We explain probability distribution families as statistical models and some related statistical inference methods. Through several concrete examples, the course aims to familiarise participants with the fundamentals of probability and statistics. The first half of the course starts with the representation of the probabilistic structure of events and covers the various properties and independence of probability, random variables and probability distributions, discrete and continuous distributions, characteristics of distributions such as expected values, as well as multidimensional distributions. In the second half, based on the various concepts introduced in the first half, unbiased estimation of statistical models and related optimality and so on are explained.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0505140
FSC-MA3342L1
確率統計学基礎
増田 弘毅
月曜4限
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確率数理要論
測度論的確率論・確率過程論の基礎を理解する。/ The goal of the course is to understand the basics of measure-theoretic probability and stochastic processes.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4820-1024
GIF-MA5103L1
確率数理要論
荻原 哲平
金曜2限
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