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統計学展望

[2026年度開講]
伊庭 幸人
データサイエンス

科目の概要

一般に統計学の講義には実学的な面が求められるが、この講義ではあえて「 すぐには役立たない統計学」として、シンプルな例を用いて、 ベイズ統計 、頻度論的統計、予測など、 確率分布を用いる統計学の基礎となる考え方を俯瞰する。ソフトウェアの使い方などの実用面をはぶく代わりに、統計学の諸概念の意味するところを新鮮な目で眺めてみたい。本学講義の「統計学を哲学する」が科学哲学の立場から同様のテーマを扱っているのに対し、統計的手法の研究者の立場からデータサイエンスの枠組みを見なおす内容となる。

科目情報

履修想定年次
2年次
単位数
2単位
開講Q
1-2Q
科目区分
選択
授業の方法
演習科目
評価方法
レポート・発表
前提科目
（推奨）
なし
前提科目
（強く推奨）
なし
後継科目
（推奨）
なし
科目ナンバリング
INF-2-C3-1200-023
到達目標
統計学の基礎にある考え方や意見の分かれる点について具体的に理解し、それらについて自分なりに考えることができるようになる。また、統計学全体の「地図」を概観することで、これまでに学修した内容やこの後に学習する内容を広い視野から位置づけられるようになる。
教科書・参考書
[教科書]
  • 順次公開予定
[参考書]
  • 順次公開予定
授業時間外の学修
順次公開予定
特記事項
順次公開予定 2025年4月1日現在。内容が更新される場合があります。

授業計画

第1回
はじめに / 確率について1

第1回開講日時：
2099年4月1日(水) 00時00分より

講義全体の構想を理解する，確率論の数学的な構造の概略を知る

第2回
ベイズ統計1

第2回開講日時：
2099年4月1日(水) 00時00分より

同時確率のモデリングの例とベイズの定理の利用法について学ぶ

第3回
ベイズ統計2

第3回開講日時：
2099年4月1日(水) 00時00分より

２項分布についての推論を例としてベイズ統計の枠組みを理解する

第4回
ベイズ統計3

第4回開講日時：
2099年4月1日(水) 00時00分より

正規分布についての推論を例として事前分布に関する問題を理解する

第5回
ベイズ統計4

第5回開講日時：
2099年4月1日(水) 00時00分より

ベイズ統計の各種の問題点を知る

第6回
頻度論的統計1

第6回開講日時：
2099年4月1日(水) 00時00分より

ノンパラメトリック・ブートストラップ法について知る

第7回
頻度論的統計2

第7回開講日時：
2099年4月1日(水) 00時00分より

「標準誤差」の概念の背景を理解する，１次漸近論の限界を知る

第8回
頻度論的統計3

第8回開講日時：
2099年4月1日(水) 00時00分より

パラメトリック・ブートストラップ法について知る

第9回
頻度論的統計4

第9回開講日時：
2099年4月1日(水) 00時00分より

統計的検定の概念と検定に関する各種の問題点を知る

第10回
確率について2

第10回開講日時：
2099年4月1日(水) 00時00分より

主観確率とダッチブック，頻度論的確率と大数の法則について議論する

第11回
予測主義の統計1

第11回開講日時：
2099年4月1日(水) 00時00分より

交差検証法，TIC/AIC, 汎化と過剰適合について知る

第12回
予測主義の統計2

第12回開講日時：
2099年4月1日(水) 00時00分より

情報量統計学，深層ニューラルネットの与えた影響について議論する

第13回
共変量シフトと統計的因果推論1

第13回開講日時：
2099年4月1日(水) 00時00分より

因果と相関の違い，介入，交絡，因果グラフについて基礎を理解する

第14回
共変量シフトと統計的因果推論 2

第14回開講日時：
2099年4月1日(水) 00時00分より

回帰分析の位置付け，汎化と因果などについて議論する

第15回
まとめと討論

第15回開講日時：
2099年4月1日(水) 00時00分より

全体に関する質疑，討論，および，補足を行う

関連科目