数学研究２

授業テーマ	Rを用いたデータ解析と確率モデルについてセミナーを行う
授業のねらい・到達目標	前期に学んだ「Rによる統計解析の基礎やデータサイエンス」の知識を生かして人口モデル（出生、死亡、介護など）の問題に適用して、それぞれオリジナルな確率統計モデルを段階を踏んで完成させ、最終的には卒業論文に仕上げる
授業の方法	前期に学んだ数理統計と確率モデルのさまざまな手法についてより深く専門的に追及し、結果をセミナーの場で発表する
履修条件	数学科の内規による
事前学修・事後学修，授業計画コメント	事前学修：学生は口頭発表する場合には予習を行いノートを準備すること事後学修：ゼミナールで出された演習問題を解いて来ること　また自分用のノートを作成すること授業計画コメント：数学研究２では卒業論文に焦点を当て、卒論に必要な知識とスキルを身につけつつ実際に論文の作成作業を行う

授業計画
1	オリエンテーション; 人口統計・健康/介護データ解析の文献を紹介し、それぞれの分担を決める
2	確率統計モデルの構想（フェイズ１) 死亡率モデルの文献紹介とRによる分析
3	確率統計モデルの構想（フェイズ１) 出生率モデルの文献紹介とRによる分析
4	確率統計モデルの構想（フェイズ１) 介護状態モデルの文献紹介とRによる分析
5	確率統計モデルの構想（フェイズ１) 罹患率モデルの文献紹介とRによる分析
6	確率統計モデルの構想（フェイズ２) 死亡率モデルの検討
7	確率統計モデルの構想（フェイズ２) 出生率モデルの検討
8	確率統計モデルの構想（フェイズ２) 介護状態モデルの検討
9	確率統計モデルの構想（フェイズ２) 罹患率モデルの検討
10	論文の構想発表（１）
11	論文の構想発表（２）
12	論文作成作業（３）
13	論文作成作業（４）
14	課題の発表会と総括
15	振り返り

その他
教科書	3年次の確率過程論とやさしいRの統計データ分析手法を学ぶことにより、自分で簡単な確率モデルを作ってみるという経験ができるようになることを目指す
参考書	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版久保拓弥『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年中澤　港『Rによる統計分析の基礎』ピアソンエデュケーション数理統計学の理論上の知識の不足を補うためには好著
成績評価の方法及び基準	平常点(60%)、レポート(40%) まずセミナーには特別な事情のない限り休まず出席することを求めたい次に自分の順番に当たったら必ず予習をして自分の言葉で説明できるようにするまた与えられた課題を着実に解決してゆくことにより実力がレベルアップしているかを見る
オフィスアワー	火曜日の2時半から4時半あるいは木曜日の第3限は研究室にいることが多い。