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&size(25){&color(blue){統計数理I};}; 担当:[[間瀬茂>maselab]] 大学院(数理・計算機科学専攻) 前期(火曜日7,8限)

** 講義の狙い [#i225daa2]

現代統計学の有用な手法のいくつかを紹介する。講義は理論的、系統的ではなく、以下のようなトピックスの寄せ集めである。

** 内容 [#j40f0cc7]
- 統計モデル、同時確率、条件付き確率、データの尤度
- 最尤推定法
- ベイズ法
- モンテカルロ法
- MCMC(マルコフチェインモンテカルロ)法、メトロポリス抽出法、ギブス抽出法
- 階層的ベイズモデル
- シミュレーテッドアニーリング法
- EMアルゴリズム
- 隠れマルコフモデル
- ベイジアンネットワーク
- 線形混合モデル
- いくつかの応用例

** テキスト [#ffbcc8df]

間瀬が用意する [[テキスト:http://www.is.titech.ac.jp/~mase/toukeisuuri1.2009.pdf]] を使用する。

** 採点基準 [#v0437af7]

講義中に出題するレポートと出席点による。

** 注意 [#j062bdca]

[[確率・統計第二>ませぁb/kakuritutoukei2]] 等の学部専門程度の統計学の知識が無ければ、理解は困難であろう。
[[確率・統計第二>maselab/kakuritutoukei2]] 等の学部専門程度の統計学の知識が無ければ、理解は困難であろう。

(最終改訂日時:&lastmod();)