数理統計学特論１Ｂ｜シラバス情報

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

数理統計学特論１Ｂ

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

Advanced Mathematical Statistics(1-B)

授業コード　Class code

992B452

科目番号　Course number

教員名

稲葉　洋介

Instructor

Yosuke Inaba

開講年度学期

2026年度後期

Year

2026年度

Semester

②Second semester

曜日時限

木曜7限

Class hours

Thursday 7th. Period

開講学科・専攻　Department

理学専攻科　数学専攻

Department of Mathematics, Special Training Course for Teachers

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

一般化線形モデルの理論及び応用に関して講義を行う。
講義は基本的に教科書に沿って進める。前半は一般化線形モデルの数理統計学的性質を解説し、後半は線形モデル・ロジスティック回帰・生存時間解析等の各手法について、実データを用いて解析方法および結果の解釈を説明する。
前期と同様、プログラミングの解説も併せて行う。

目的　Objectives

一般化線形モデルの理論及び応用を学ぶ

到達目標　Outcomes

一般化線形モデルを用いてデータから合理的な結論を導く事ができる。

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

統計学１，２の修得を想定する。
また、一般化正規モデルは数理統計学特論１Aで取り扱った線形回帰分析の発展であるため、前期の講義内容は十分に理解しておく事が望まれる。

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

小テストの実施　Quiz type test

-

準備学習・復習　Preparation and review

各回の授業の前に１時間程度準備し、授業後には３時間程度内容を確認し分かりにくい点を整理する。

成績評価方法　Performance grading policy

レポートと期末に行う到達度評価試験による。

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)

Y

書誌情報　Bibliographic information

一般化線形モデル入門原著第2版、Annette J.Dobson、共立出版、2008年、9784320018679

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://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

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

参考書・その他資料　Reference and other materials

P. McCullagh and John A. Nelder, Generalized Linear Models Second Edition, Chapman & Hall/CRC
D. W. Homster and Jr. S. Lemeshow他著宮岡悦良監訳, データ解析のためのロジスティック回帰モデル,　共立出版
D. Collet著宮岡悦良監訳, 医薬統計のための生存時間データ解析, 共立出版

授業計画　Class plan

1. 　序論
2. 　モデルの当てはめ
3. 　指数型分布族と一般化線形モデル
4. 　推定
5. 　推測

6. 　正規線形モデル
7. 　 2値変数とロジスティック回帰（１）
8 2値変数とロジスティック回帰（２）
9 　名義および順序ロジスティック回帰
10. 　計数データ、ポアソン回帰および対数線形モデル

11. 　生存時間解析（１）
12. 　生存時間解析（２）
13. クラスターデータ
14. 　経時データ
15. 　本科目内容の到達度の確認

担当教員の実務経験とそれを活かした教育内容　Work experience of the instructor

・企業における統計解析業務
・臨床研究中核病院における生物統計家としての勤務経験

教育用ソフトウェア　Educational software

SAS

R

備考　Remarks

なし

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