広島大学シラバス

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年度 2023年度 開講部局 先進理工系科学研究科博士課程前期先進理工系科学専攻数学プログラム
講義コード WSA58000 科目区分 専門的教育科目
授業科目名 確率統計特論D
授業科目名
(フリガナ)
カクリツトウケイトクロンデー
英文授業科目名 Topics in Probability and Mathematical Statistics D
担当教員名 若木 宏文,柳原 宏和
担当教員名
(フリガナ)
ワカキ ヒロフミ,ヤナギハラ ヒロカズ
開講キャンパス 東広島 開設期 1年次生   後期   4ターム
曜日・時限・講義室 (4T) 水7-8,金3-4:経B157
授業の方法 講義 授業の方法
【詳細情報】
 
講義中心
対面としますが、コロナ感染状況によってはオンラインになる場合があります。 
単位 2.0 週時間   使用言語 J : 日本語
学習の段階 6 : 大学院専門的レベル
学問分野(分野) 25 : 理工学
学問分野(分科) 01 : 数学・統計学
対象学生
授業のキーワード モデル選択,AIC, BIC, Cp, 最尤法 
教職専門科目   教科専門科目  
プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
(学部生対象科目のみ)
 
到達度評価
の評価項目
(学部生対象科目のみ)
 
授業の目標・概要等 統計的モデルの選択法である情報量規準最小化法、MallowsのCp規準・赤池情報量規準などに代表される情報量規準の導出法と数理的特性、さらに情報量規準のバイアス補正法などを紹介する。 
授業計画 第1回:最小二乗推定法
第2回:予測残差平方和に基づくモデル選択
第3回:Cross-validation 規準
第4回:一般化 Cross-validation 規準
第5回:Mallows’ Cp 規準
第6回:Mallows’ Cp 規準のバイアス補正
第7回:最尤推定法
第8回:カルバック・ライブラー情報量に基づくモデル選択
第9回:AIC
第10回:AICのバイアス補正
第11回:ブートスラップ法・交差確認法を用いたAICのバイアス補正
第12回:BIC
第13回:一般化Cp規準とGIC
第14回:モデル選択の一致性
第15回:モデル選択の有効性

レポート

授業の進捗状況によってシラバスの講義回と内容がずれる場合があります。 
教科書・参考書等 必要に応じてプリントを配布
参考書:確率・統計の数学的基礎(藤越・若木・栁原著、広島大学出版、電子書籍)
 
授業で使用する
メディア・機器等
 
【詳細情報】 スライドと板書を併用します。。 
授業で取り入れる
学習手法
 
予習・復習への
アドバイス
分からなかったことは,調べたり質問するなどして早めに解決すること 
履修上の注意
受講条件等
 
成績評価の基準等 レポート 
実務経験  
実務経験の概要と
それに基づく授業内容
 
メッセージ  
その他   
すべての授業科目において,授業改善アンケートを実施していますので,回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており,今後の改善につなげていきます。 
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