課程
横断型教育プログラム
共通授業科目
学部・研究科
学年
学期
時限
曜日
講義使用言語
実務経験のある教員による
授業科目
授業科目
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。
統計財務保険特論V
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
45901-95
GMA-MA6X05L1
統計財務保険特論V
小池 祐太
月曜2限
マイリストに追加
マイリストから削除
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
マイリストに追加
マイリストから削除
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.
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
川久保 友超
金曜3限、金曜4限
マイリストに追加
マイリストから削除
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
マイリストに追加
マイリストから削除
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
マイリストに追加
マイリストから削除
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
マイリストに追加
マイリストから削除
基礎統計
本講義では、初めて統計学を学ぶ学生を対象に、データ解析・統計学の考え方と実際について、その基本事項を解説する。対象は文理を問わない。専門学部で諸科学を学ぶ際に特に重要な、確率分布（＝現象のモデル化）、独立同一分布性（＝同一条件の下での繰り返し実験）、統計的推測（＝データから母集団への推論）の考え方を理解することに焦点を当てる。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
31210
CAS-GC1F31L1
基礎統計
河合 玲一郎
金曜5限
マイリストに追加
マイリストから削除
基礎統計
統計学は、日常生活や社会で起こる様々な現象を観察し、そこから得られる数値データを分析（記述、検証など）して、その現象の法則性を探っていくことを目的としている。近年のコンピュータの普及に伴い、容易にソフトウェアを用いてデータ分析ができるようになってきたが、データの特性や分析の目的に応じた統計手法を用いるためには、統計学の基礎的概念を理解し、数値結果を適切に評価する能力を身につける必要がある。そこで、本講義では、統計学の基礎的概念と統計手法について解説し、どのように現実の問題に適用されているのかを身近な例を用いて説明する。通常、データには対象について知りたいと思う性質とは無関係な変動が加わる可能性があり、そのような偶然的な変動は、確率論の法則に従うものと考えられるため、確率論についても取り上げることにする。そして、確率論を背景にして体系づけられた統計的推測について、推定と仮説検定を通して学ぶ。受講後には、新たな問題に直面した時に自ら統計分析を行い問題解決ができるようになることを目指す。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
30001
CAS-GC1F31L1
基礎統計
安藤 雅和
月曜1限
マイリストに追加
マイリストから削除
基礎統計
本講義では、初めて統計学を学ぶ学生を対象に、データ解析・統計学の考え方と実際について、その基本事項を解説する。対象は文理を問わない。専門学部で諸科学を学ぶ際に特に重要な、確率分布（＝現象のモデル化）、独立同一分布性（＝同一条件の下での繰り返し実験）、統計的推測（＝データから母集団への推論）の考え方を理解することに焦点を当てる。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
30214
CAS-GC1F31L1
基礎統計
倉田 博史
月曜5限
マイリストに追加
マイリストから削除
基礎統計
本講義では、初めて統計学を学ぶ学生を対象に、データ解析・統計学の考え方と実際について、その基本事項を解説する。専門学部で諸科学を学ぶ際に特に重要な、確率・確率分布（＝不確実性をも伴う現象のモデル化）、独立同一分布（＝同一条件の下での繰り返し試行）、標本分布・統計的推測（＝データから母集団への推論）の考え方を理解することに焦点を当て、推定と検定を行う方法を身に着けることを目標とする。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
31046
CAS-GC1F31L1
基礎統計
元山 斉
金曜2限
マイリストに追加
マイリストから削除
1-10 / 全2512件
