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年度	2024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	WSA17001	科目区分	専門的教育科目
授業科目名	数理統計学セミナー
授業科目名 （フリガナ）	スウリトウケイガクセミナー
英文授業科目名	Mathematical Statistics Seminar
担当教員名	若木　宏文,柳原　宏和,伊森　晋平,小田　凌也
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,イモリ　シンペイ,オダ　リョウヤ
開講キャンパス	東広島	開設期	1年次生   後期   年度
曜日・時限・講義室	(年) 集中：担当教員の指定による
授業の方法	演習	授業の方法 【詳細情報】
			ディスカッション
単位	4.0	週時間		使用言語	J : 日本語
学習の段階	7 : 大学院発展的レベル
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	博士課程前期
授業のキーワード	推定、検定、モデル選択、分布論、データ解析
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	授業目標 最先端の統計解析理論を学ぶ. 関連する知識を深めるとともに, 関連研究のサーベイ, 問題設定, 解決へのアプローチ, 理論の展開, プレゼンテーションなど, 研究者としてのスキルを身につける. 授業の概要 学内外の研究者や博士課程学生の研究発表を聴講し, 質疑応答に参加し, 内容について別途担当教員等とディスカッションを行うことにより, 最先端の統計解析理論を学ぶ.
授業計画	各回とも，同じように進める。 具体的には，統計学に関するセミナーや講演会に参加して，関連研究について情報収集し，指導教員等とディスカッションすることによって理解を深める。
教科書・参考書等	特にない
授業で使用する メディア・機器等
	【詳細情報】	必要に応じて論文や著書を指示する。
授業で取り入れる 学習手法
予習・復習への アドバイス	講演内容に関する下調べが有効です。
履修上の注意 受講条件等	対象となる講演等の日時については別途連絡する。
成績評価の基準等	セミナーへの参加状況と講演内容の理解度とから総合的に評価する。
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。