数学研究１

科目名	数学研究１
教員名	田中周二
単位数	2	学年	4	開講区分	文理学部
科目群	数学科
学期	前期	履修区分	必修

授業概要	教科書の「統計学ｰ日本統計学会公式認定　統計検定１級対応」および「保険数理における予測モデリングの応用」を輪読して、統計学及びデータサイエンスの最新の手法を学ぶ
授業のねらい・到達目標	統計ソフトウェアRを使っていろいろな学問分野の統計の応用手法および予測モデリングを使ったデータ処理と統計分析が自分でできるようにする。この科目は文理学部（学士（理学））のディプロマポリシー DP1, DP3, DP4, DP6 及びカリキュラムポリシー CP7, CP9 に対応しています。
授業の方法	教科書に沿って分析に必要な統計学の理論を理解した上で実際のデータにあたって分析を行うスキルを身につける。そのためにRの基本処理を習得するとともに、与えられた課題について自分でプログラミングを行って卒論に向けて。本授業の事前・事後学習は各々２時間の学習を目安とする。
履修条件	数学科の内規による

授業計画
1	ガイダンス [事前学習]シラバスを事前に確認する。3年次の最後に与えた課題について提出させ復習を兼ねた意見交換を行う。 [事後学習]第2回目以降の授業に備え教科書（統計学）第2部統計応用共通手法1の予習を行う。
2	統計応用共通手法(1) [事前学習]教科書（統計学）の第2部統計応用共通手法1の要約をまとめる。 [事後学習]第3回目の授業に備え教科書（統計学）第2部統計応用共通手法2の予習を行う。
3	統計応用共通手法(2) [事前学習]教科書（統計学）の第2部統計応用共通手法2の要約をまとめる。 [事後学習]第4回目の授業に備え教科書（統計学）第2部統計応用共通手法3の予習を行う。
4	統計応用共通手法(3) [事前学習]教科書（統計学）の第2部統計応用共通手法3の要約をまとめる。 [事後学習]第5回目の授業に備え教科書（統計学）第2部理工学分野1の予習を行う。
5	理工学分野(1) [事前学習]教科書（統計学）の第2部理工学分野1の要約をまとめる。 [事後学習]第6回目の授業に備え教科書（統計学）第2部理工学分野2の予習を行う。
6	理工学分野(2) [事前学習]教科書（統計学）の第2部理工学分野2の要約をまとめる。 [事後学習]第7回目の授業に備え教科書（統計学）第2部社会科学分野1の予習を行う。
7	社会科学分野(1) [事前学習]教科書（統計学）の第2部社会科学分野1の要約をまとめる。 [事後学習]第8回目の授業に備え教科書（統計学）第2部社会科学分野2の予習を行う。
8	社会科学分野(2) [事前学習]教科書（統計学）の第2部社会科学分野2の要約をまとめる。 [事後学習]第9回目の授業に備え教科書（統計学）第2部人文科学分野1の予習を行う。
9	人文科学分野(1) [事前学習]教科書（統計学）の第2部人文科学分野1の要約をまとめる。 [事後学習]第9回目の授業に備え教科書（統計学）第2部人文科学分野2の予習を行う。
10	人文科学分野(2) [事前学習]教科書（統計学）の第2部人文科学分野2の要約をまとめる。 [事後学習]第9回目の授業に備え教科書（統計学）第2部医学生物学分野1の予習を行う。
11	医学生物学分野(1) [事前学習]教科書（統計学）の第2部医学生物学分野1の要約をまとめる。 [事後学習]第9回目の授業に備え教科書（統計学）第2部医学生物学分野2の予習を行う。
12	人文科学分野(2) [事前学習]教科書（統計学）の第2部人文科学分野2の要約をまとめる。 [事後学習]第9回目の授業に備え教科書（保険数理における予測モデリングの応用I）第1章前半の予習を行う。
13	保険数理における予測モデリングの応用I [事前学習]教科書の第1章前半の要約をまとめる。 [事後学習]第9回目の授業に備え教科書（保険数理における予測モデリングの応用I）第1章後半の予習を行う。
14	保険数理における予測モデリングの応用I [事前学習]教科書の第1章後半の要約をまとめる。 [事後学習]いままでの14回の学習内容を振り返り疑問点を整理する。
15	まとめ（これまでの復習・解説を⾏い，講義内容の理解を深める）【事前学習】これまでの学習内容で疑問に思ったことをノートにまとめてくること。【事後学習】半年間のゼミ内容を復習し，卒業論文テーマ選定のために知識の整理すること。

その他
教科書	Editors: Edward W. Frees, Madison; Richard A. Derrig,Glenn Meyers 『統計学ｰ日本統計学会公式認定　統計検定１級対応（）』日本統計学会編 2013年第1版日本アクチュアリー会『保険数理における予測モデリングの応用I （International Series on Actuarial Science）』東京図書 2017年藤澤洋徳『確率と統計（現代基礎数学シリーズ13）』朝倉書店 2006年第1版
参考書	久保拓也『データ解析のための統計モデリング入門/一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC （確率と情報の科学）』岩波書店 2012年第1版
成績評価の方法及び基準	レポート(30%)、授業参画度(70%) セミナーにおいて発表の順番が回ってきたら必ず予習し、自分の言葉で発表すること。時々与えられる課題に挑戦し自らの頭脳で考え抜くこと。授業参画度はセミナーでの発表，積極性を評価します。
オフィスアワー	原則として木曜日の13時から14時半までは研究室にいます。