南山大学

 
指定
期間
春学期
単位
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
授業概要 ロバスト統計学の基礎およびそれを理解するために必要な数学を学ぶ。授業は、テキストの輪読を基本とするが、演習・実習や講義など適宜併用しながら進める。
学修目標 1)ロバスト統計の基礎と必要な数学の学習。
2)テキストや文献の輪読に慣れ、的確な発表と議論ができる。
3)データ分析の道具としてのRの学習。
授業計画 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12回
 ロバスト統計学の基本的テキストと必要な数学のテキストを輪読する。わかりやすく丁寧に解説するが、原則として、各学生が自ら学習し、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。内容の理解を定着させるため、演習問題を解いたり、コンピュータとRを用いて実際問題への応用を考える。
第13回—第14回
 第12回までのまとめと補足を行なう。また、研究テーマの設定に向けての指導と「研究指導II」までの学習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、レポートや試験により総合的に評価する。
テキスト 1)Rousseeuw,P.J and Leroy, A.M. (1987) Robust Regression and Outlier Detection. Wiley, NewYork..
2)Wilcox, R. R. (2005). Introduction to Robust Estimation and Hypothesis Testing. Elsevier Academic Press.
3)数学のテキスト(未定)
その他