卒業研究（理一ＯＳ科村上）

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

卒業研究（理一ＯＳ科村上）

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

Senior Seminar （理一ＯＳ科村上）

授業コード　Class code

9914W27

科目番号　Course number

14UGRES401

教員名

村上　秀俊

Instructor

Hidetoshi Murakami

開講年度学期

2024年度前期、2024年度後期

Year/Semester

Year-round

曜日時限

集中講義

Class hours

Intensive Course

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)

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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

前半は主にノンパラメトリック法に関する専門書を輪講形式で熟読する。

後半からは, ノンパラメトリック法の理論・手法の理解を深めるために, 原著論文の熟読もしくは興味あるデータについて統計ソフト (R や Python) を用いてデータ分析を行う。

目的　Objectives

専門書および原著論文を熟読し, 医学・薬学で多用されているノンパラメトリック法の理論と方法について理解することを目的とする。

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

原著論文を熟読し, シミュレーション実験の再現および発展させることを目標とする。また, 興味あるデータについて統計ソフト (R や Python) を用いてデータ分析を行うことを目標とする。個人で論文や分析結果をまとめ, 個人の知見や新しい見解を加え, LaTeX によって卒業論文としてまとめることを目標とする。

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

数理統計学及び演習の授業を修得していることを前提とする。また, 統計データ解析や実験計画法も修得していることが望ましい。

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

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

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準備学習・復習　Preparation and review

輪講形式のゼミでは, 発表者だけでなく全員テキストを読んでおくこと。また, 発表者は手書きでも構わないので資料を配布すること。卒業論文を作成するため, 発表内容を電子媒体で保存し, 毎回のゼミ内容を十分に復習することを心がける。

成績評価方法　Performance grading policy

輪講形式による発表および卒業論文を総合的に評価する。

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)

N

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

村上秀俊「統計解析スタンダード　ノンパラメトリック法」朝倉書店

授業計画　Class plan

前半では, 数理統計学, 特にノンパラメトリック法に関する専門書を輪講形式で学習する。

後半から, 各々が論文の熟読もしくは興味あるデータについてデータ分析を行ない, ノンパラメトリック法の理論および手法の理解を深める。

理解した論文およびデータ分析結果を個人で卒業論文としてまとめ, 卒業論文の内容を発表する。

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

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教育用ソフトウェア　Educational software

Mathematica

R, Python

備考　Remarks

本科目は, 平成26年度以降の学修簿適用者は必修である。

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

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シラバス情報