授業科目名 （英文名） 統計的モデリング （社会情報・専門 科目） (Statistical Modeling) 科目区分 対象学生 ※ 単位数 2.00 開講年次・ 学期 3年次・前期 担当教員 中村 知道 所属 情報科学研究科・社会情報科学部 ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所 ※ 連絡先 ※ 講義目的及び到達目標 ●講義目的 統計的モデリングに関する理論や方法論を理解し、統計的モデリングの一連の流れの 理解することを、本講義の目的とする。 ●到達目標 統計モデリングの基礎を理解し、データから統計モデルを構築出来るようになること 。 講義内容・授業計画 ●講義内容 本講義では、統計的モデリングに必要な基本的な理論や方法論について解説する。 ●授業計画 1. 概要（統計モデルの全般について概説） 2. 確率分布と統計的モデル その1（確率と確率変数、確率分布モデル、条件付き分布 モデル） 3. 確率分布と統計的モデル その2（確率と確率変数、確率分布モデル、条件付き分布 モデル） 4. パラメータ推定 その1（最小二乗法について主に解説） 5. パラメータ推定 その2（尤度と最尤法について主に説明） 6. パラメータ推定 その3（パラメータ値と尤度の関係について主に説明） 7. 情報量規準AIC その1（Akaike Information Criterion事始め）
8. 情報量規準AIC その2（エントロピーと情報量） 9. 情報量規準AIC その3（対数尤度と平均対数尤度） 10. 情報量規準AIC その4（AICと様々な情報量規準） 11. 線形回帰モデルの適用（自己回帰モデルやパワースペクトルの推定など） 12. 線形と非線形（線形現象と非線形現象の比較、初期値依存性やフラクタル構造など ） 13. 非線形データを扱う準備（時間遅れ座標、埋め込み定理など） 14. 非線形モデリング （pseudo linear modelの説明）
15. 統計的モデルの応用例について解説 テキスト 講義で必要な資料は配布する。 参考文献 時系列解析入門、北川 源四郎、岩波書店 情報量規準、小西 貞則、北川 源四郎、朝倉書店 フィールドデータによる統計モデリングとAIC、島谷 健一郎、近代科学社 成績評価の基準・方法 複数回のレポートにより、講義内容の理解度を評価し、評価が60点以上のものを合格 とする。 ●成績評価の基準 統計的モデルの基礎を理解し、コンピュータを利用して統計的モデルに関する計算が 出来ること。 ●成績評価の方法 定期試験は実施せず、複数回のレポートの内容により総合的に評価する。 履修上の注意・履修要件 確率・統計や微積分の基本的な事項について理解していることが望ましい。 レポートの未提出は不可の認定となるので、期限を厳守し提出すること。但し、やむ
を得ない理由で提出期限内に提出が出来ないときは、提出期限前に必ず連絡すること 。 レポート内にwebからのコピー（引用、参考文献を明記している場合は除く）や、他の 人と同じものがある場合は不可の認定となります。 当授業は、原則全ての授業を対面で実施する予定ですが、履修者人数によっては、新 型コロナウィルス感染症対策として、履修者を複数の教室に分けて教室間をオンライ ンで繋ぐ方法や、対面授業と自宅でのオンライン授業を実施する方法とする場合があ り、自宅等でオンライン授業の受講を視聴できる通信環境（PC・タブレット等の端末 やWi-Fi環境）が必要となる場合があります。最終的な授業方法は履修登録後に決定・ 連絡します。 実践的教育 該当しない。 備考 特になし。
