統計科学講究4 （下川）

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

統計科学講究4 （下川）

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

Research in Statistical Science 4 （下川）

授業コード　Class code

991J246

科目番号　Course number

14MAPTS602

教員名

下川　朝有

Instructor

Asanao Shimokawa

開講年度学期

2024年度後期

Year/Semester

2024 Second Semester

曜日時限

水曜7限

Class hours

Wednesday 7th period

開講学科・専攻　Department

理学研究科　応用数学専攻

Department of Applied Mathematics, Graduate School of Science

単位数　Course credit

2.0単位

授業の方法　Teaching method

講義

Lecture

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

応用統計の理論に関する洋書についてゼミ形式で学び、統計学に係る幅広い知識を習得する。

Understand the theory of the applied statistics in the form of seminars.

目的　Objectives

応用統計学の理論について理解するとともに、実際のデータ解析を行えるようにする。

Understand the theory of applied statistics, and use statistical analysis software to analyze real data.

到達目標　Outcomes

応用統計に関する洋書について、基本的な学習を終える。

Complete the study of the applied statistics up to the point of basic content.

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

特になし

nothing special

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／プレゼンテーション　Presentation

-

準備学習・復習　Preparation and review

毎回の授業について、予習復習を4時間以上行うこと。

Study more than 4 hours to prepare and review each class.

成績評価方法　Performance grading policy

授業に対する取り組み、発表で評価する。

Evaluate based on efforts and results for class.

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

-

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

適宜指定する。

If necessary, specify at the class.

授業計画　Class plan

1 統計的機械学習1
2 統計的機械学習2
3 統計的機械学習3
4 統計的機械学習4
5 これまでの内容の到達度の確認

6 画像処理1
7 画像処理2
8 画像処理3
9 画像処理4
10 これまでの内容の到達度の確認

11 修論作成1
12 修論作成2
13 修論作成3
14 修論作成4
15 これまでの内容の到達度の確認

1st: Statistical machine learning 1
2nd: Statistical machine learning 2
3rd: Statistical machine learning 3
4th: Statistical machine learning 4
5th: Summarize this course

6th: Image processing 1
7th: Image processing 2
8th: Image processing 3
9th: Image processing 4
10th: Summarize this course

11th: Master's thesis 1
12th: Master's thesis 2
13th: Master's thesis 3
14th: Master's thesis 4
15th: Summarize this course

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

-

教育用ソフトウェア　Educational software

SAS／MATLAB/Simulink

R, Python

備考　Remarks

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