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最終更新日：2024年8月27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について解説する。
The course will explain families of probability distributions as statistical models and statistical inference methods for them. Through several examples, the course aims to familiarize students with the fundamentals of probability statistics. The first half of the course begins with the representation of the probabilistic structure of events and covers various properties of probability and independence, random variables and probability distributions, discrete and continuous distributions, characteristics of distributions such as expected values, and multidimensional distributions. In the second half, based on the various concepts introduced in the first half, unbiased estimation and related optimality of statistical models will be presented. (Partly translated with DeepL)
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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Principles of Microeconomics
This course introduces the basic principles and tools of microeconomics. It prepares students to understand the behavior of economic agents, such as consumers and producers, and the role of the competitive market in allocating goods and services among those economic agents with an application . We then study how the presence of externalities, monopoly, and oligopoly can affect the allocations of such goods and services.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
5113007
GPP-MP5E10L3
Principles of Microeconomics
河原 伸哉
木曜1限
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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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統計財務保険特論XII
通常の臨床試験では、有効性は、無作為化と臨床試験最終時点での差を有効性として推定している。しかしながら、臨床試験では、複数回定義された時刻で、有効性は反復計測されており、それぞれの時点で計測されたデータは、相関されている。また、臨床試験に参加した患者は、最終段階まで、臨床試験に参加しているとは限らず、臨床試験から、脱落する場合もあり、有効性データが欠測する。データの相関性、欠測性は、精神・神経性疾患の臨床試験の特徴になっている。講義を通して、経時データの特徴である、相関性、欠測データに焦点をあて、数理統計学的に考察される問題的を解説し、その解決方法を議論する。
In general, the efficacy of clinical trials is estimated from the difference between the baseline value and the last observation of the clinical trials. However the efficacious endpoints will be measured several times according to the protocol over the period of the clinical trials. These observed data will be correlated and suffer from the dropout patients from the clinical trials, causing missing data issue. In addition, the magnitude of the efficacy will be relatively small particularly in neuropharm disease. In order to prove the efficacy of medical therapies, the two statistical issues, correlation among data and missing data problems will be reviewed and provide possible mathematical solutions in the lectures.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
45901-102
GMA-MA6X05L1
統計財務保険特論XII
竹内 正弘
火曜3限
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統計財務保険特論XI
新規医療療法を患者の手元に提供する為には、臨床試験を実施しデータ収集が求められている。集積されたデータより、医療療法の有効性、安全性を確認する為には統計解析結果が求められる。本講義を通して、臨床試験について、構成、デザイン、統計解析方法、統計学的検定、を理解し、収集されたデータ解析に直面する数理的考察を議論する。特に、Sセメスターでは、抗がん剤の臨床試験に焦点をあて、データ解析実施の際の数理的課題を掌握し、解決方法について考察を行う。
It is required to conduct clinical trials to obtain clinical data. The reason required to conduct clinical trials is to show efficacy and safety of the medical therapies based on the results derived from statistical analyses for the clinical data. The lectures will focus on design, statistical analyses, statistical inference on the data analyses of clinical trial data. Specially mathematical statistical analyses on the clinical trials of oncology therapies will be reviewed and discuss the related issues.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
45901-101
GMA-MA6X05L1
統計財務保険特論XI
竹内 正弘
火曜2限
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統計Ⅰ
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経済学・経営学などの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.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0701104-01
FEC-ST2101L1
統計Ⅰ
入江 薫
火曜1限、火曜2限
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数理統計学
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 presents the basic concepts of asymptotic inference theory, mainly focusing on independent observation models. The theoretical system will be constructed based on the law of large numbers and the central limit theorem learned in Probability and Statistics I, etc. (Partly translated with DeepL)
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
45901-29
GMA-MA6542L1
数理統計学
増田 弘毅
木曜4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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国際農業統計学 (IPADS Statistics)
Learn the very basics of statistics, and practice introductory statistical analysis methods using R.
統計学の基礎を学び、Rを用いた入門的な統計分析手法を実践する。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
3910365
国際農業統計学 (IPADS Statistics)
佐藤 赳
火曜4限、火曜5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
木曜3限
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