演習Ⅱ（経営統計特殊研究）

授業科目名

演習Ⅱ（経営統計特殊研究）

(英語名)

Seminars II(Advanced Studies in Statistics for Management）

科目区分

ー

研究演習科目

対象学生

社会科学研究科

学年

2年

ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ

KCBDS8MCA3

単位数

4.00単位

ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の？から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。

授業の形態

演習 (Seminar)

開講時期

2025年度前期、2025年度後期

担当教員

貝瀬徹

所属

社会科学研究科

授業での使用言語

日本語

関連するＳＤＧｓ目標

目標9

ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所

適宜、研究室にて（要予約）

連絡先

kaise@mba.u-hyogo.ac.jp

対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標

二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。

学部DP

ー

研究科DP

1◎

全学DP

ー

教職課程の学修目標

ー

講義目的・到達目標

論文作成に必要な基礎能力を養い、さらに研究テーマに関するのアイデアとその発展を検討し、かつ計算についての方法論の実践を行う。具体的には、時刻に依存して変化する確率システムを扱い、シミュレーションを用いて対象の探究を行う。さらに、データからの同定に着目し、統計的推定とモデル選択の方法論を追及する。
　基本的には、定常過程と自己回帰モデルを熟知し、パラメータの推定には最小２乗法を用いるが最尤法による一般化を深く理解する。これらを状態空間モデルと線形推定で整理することで、フィルタリングや予測の体系構成を理解する。さらに、ベイズに基づく方法論に展開し，先端の非線形解析手法に発展させる。この段階において、オリジナルな方法論の構成を行い、研究論文として仕上げる。
　対象はあくまでも経営に関する計量解析を扱い、方法論としてベイズおよび機械学習、エントロピー論に基づくモデル選択を基盤とする。また、計算機による高度な数値計算およびシミュレーションも扱う。

授業のサブタイトル・キーワード

講義内容・授業計画

Ⅰ講義内容
　確率システム理論と統計的推定理論、およびモデル選択の理論、さらに実践的なデータに基づ　く問題解決を行う。

Ⅱ授業計画

　１．　確率システム理論の概要
　２．　確率過程
　３．　状態空間モデル
　４．　最尤推定法とベイズ法
　５．　情報量規準
　６．　フィルタリング
　７．　情報幾何
　８．　シミュレーションとプログラミング
　９．　並列計算機によるシステム解析
１０．　評価（到達度の確認）

教科書

授業時に説明する。

参考文献

Thomas Kailath, et al., Linear Estimation, Prentice Hall, その他　(授業時に説明する)

事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安

予習60h, 復習60h

アクティブ・ラーニングの内容

ディスカッションを通じて、学生が研究テーマについて理解を深め、物事を論理的・多面的・客観的に捉えることができるようにする。

成績評価の基準・方法

講義目的・到達目標の到達度に基づき、研究科規程に従い成績評価の上、単位を付与する。

課題・試験結果の開示方法

課題について授業の中で行う。

履修上の注意・履修要件

予習を十分すること。また、教員に頼ることなく自らが考えること。

実践的教育

該当しない。

備考

英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。

シラバス情報