卒業研究（理一ＯＳ科黒沢）

科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)

卒業研究（理一ＯＳ科黒沢）

科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)

Senior Seminar （理一ＯＳ科黒沢）

授業コード　Class code

9914W26

科目番号　Course number

14UGRES401

教員名

黒沢　健

Instructor

Takeshi Kurosawa

開講年度学期

2024年度前期、2024年度後期

Year/Semester

2024

曜日時限

集中講義

Class hours

Intensive

開講学科・専攻　Department

理学部第一部　応用数学科

Department of Applied Mathematics, Faculty of Science Division Ⅰ

単位数　Course credit

8.0単位

授業の方法　Teaching method

卒研

Graduation research

外国語のみの科目（使用言語）　Course in only foreign languages (languages)

-

授業の主な実施形態　Main class format

① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

概要　Description

前期は主に輪講形式で、最尤推定法、検定、各種統計的手法、ベイズ推定について理解することを目標とする。後期では前期で学んだことを応用し、輪講と平行して、各々のテーマで統計データ解析を行う予定であり、その基本的な手法の習得を目標とする。またLaTeXでのレポート及び卒論を提出してもらう予定なので、LaTeXの文書作成を副次的に学習する。

目的　Objectives

卒業研究では、今まで習ってきたことを総合的に活用し、何のために今まで勉強してきたのかを学ぶことにある。特に本卒業研究では統計的手法に関連する内容を扱う。

本学科のカリキュラム・ポリシーに定める「数学的問題解決能力を身に付けさせる」ことを実現するための科目です。
本学科のディプロマ・ポリシーに定める「数学を中心とする基礎知識を習得し、応用数学の中の「統計科学」「計算数学」「情報数理」の３つの学問領域を体系的かつ総合的に理解できる能力」を養うための科目です。

到達目標　Outcomes

特に卒業研究の内容とは別に, 以下のことができるようになってくれることを要求する。
○発表資料を作れるようになること（PPTもしくはBeamerの作成）
○人前で効果的にプレゼンテーションできるようになること（PPTもしくはBeamerを使った発表）
○数学を人前でわかりやすく説明できるようになること
○卒論作成を通じて自分の言葉で文章もしくは数学を書けるようになること
○具体的な統計解析ができるようになること
○今まで自分が勉強してきたことを何に使えるのかを学ぶこと

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/

履修上の注意　Course notes prerequisites

「数理統計学基礎 2 及び演習」の授業を履修していることを前提とする。また、「数理統計学」、「数理データサイエンス」、「応用確率論１」、「応用確率論２」、「多変量解析」、「統計モデリング」、「統計データ解析」、「データ処理」、「実験計画法」など８単位以上は統計系の科目を単位修得していると望ましい（名称変更されている場合は、読み替えてくれたらと思います）。

アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）

課題に対する作文　Essay／ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion／グループワーク　Group work／プレゼンテーション　Presentation／反転授業　Flipped classroom／PBL (課題解決型学習)　Problem-based learning／実習　Practical learning

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準備学習・復習　Preparation and review

後期にデータ解析を行う予定なので、最低限の統計データ解析の勉強をしておくことが望ましい。

成績評価方法　Performance grading policy

授業への出席は当然として輪講における発表及び授業態度、また終了時に提出してもらう卒論（LaTeX）の提出をもって評価を行う。

学修成果の評価　Evaluation of academic achievement

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

教科書　Textbooks/Readings

教科書の使用有無（有=Y , 無=N）　Textbook used(Y for yes, N for no)

Y

書誌情報　Bibliographic information

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MyKiTSのURL（教科書販売サイト）　URL for MyKiTS(textbook sales site)

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料　Reference and other materials

特になし

授業計画　Class plan

教科書を使って輪講形式で進める

前期前半　　
○基本的な確率分布について理解する

前期後半　　
○不偏性、一致性、極限分布について理解する

後期前半　
○統計的推測について理解する

後期後半
○最尤推定法について理解する

後期は輪講と平行してデータ解析の進捗状況について発表をしてもらう

授業担当者の実務経験　Work experience of the instructor of the class

あり

教育用ソフトウェア　Educational software

-

R
Python

備考　Remarks

パソコンを使ってデータ解析をしてもらうため、パソコンがない人は用意をしておいてくこと。

授業でのBYOD PCの利用有無　Whether or not students may use BYOD PCs in class

Y

授業での仮想PCの利用有無　Whether or not students may use a virtual PC in class

N

シラバス情報