南山大学　シラバス検索用

指定	必	期間	春学期
単位	２	年次	1
担当者	木村　美善

講義題目	ロバスト統計学とその応用−I
開講キャンパス	瀬戸キャンパス
講義内容	数理情報研究科で研究を進めるのに必要な基礎的なスキル、すなわち、文献や情報の検索方法、文献の購読法、モデル構築の方法、ソフトウェアの活用法について学ぶ。同時に修士論文のテーマを設定する。
講義計画	情報分析学分野の、ロバスト統計学の分野を取り扱い、その数学的な側面を中心に学ぶ。第１回　博士前期課程における研究目的と研究計画について説明した後、ロバスト統計学の概略を述べ、研究テーマを決めていくための動機付けを与える。第２回−第10回　ロバスト統計学の基本的な英語テキストを購読する。わかりやすく丁寧に解説するが、原則として、各自が自ら学習し、それを発表しながら議論し、理解を深めていくという形式で授業を進める。内容の理解を助けるため、演習問題を解いたり、コンピュータを用いて実際問題への応用を考える。また、数学的な知識の補強も重視し、適宜、必要な文献を利用する。第11回−第12回　第10回までのまとめと補足を行う。また、ロバスト統計学の分野で研究テーマを設定し、研究指導IIまでの研究の進め方について指導する。
評価方法	授業中での報告や討論、試験やレポートにより総合的に評価する。
テキスト	Rousseeuw, P.J. and Leroy, A.M. (1987). Robust Regression and Outlier Detection. Wiley, New York.
その他