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統計科学専攻における学生履修モデル2

社会背景:
脳科学、ゲノム科学、マーケティング、金融、経済、気象、環境、惑星科学、天文科学等の分野において、大規模データの実践的解析と合理的推論手法が求められている。

研究関心:
実際のデータ解析に役立つ基礎理論の展開。

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教育研究指導分野:
  推測決定理論

入学後の履修課程:
  博士課程修了要件(5年の博士課程)=40単位以上

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1-2年次

  • 総合教育科目:
    学融合レクチャー、学生セミナー
    →広く科学研究の裾野に触れ、広い視野を育む。
      
  • 共通専門基礎科目:
    モデリング科学概論Ⅰ・Ⅱ、データ科学概論Ⅰ・Ⅱ、推測数理概論Ⅰ・Ⅱ、計算推論科学概論Ⅰ・Ⅱ
    →予測や知識発見など高次推論の基礎となるモデリング、数理、データ設計、計算手法を系統的に修得する。
     
  • 専攻専門科目:
    多変量推測統計Ⅰ
    →多変量解析の基礎理論と基本的解析手法を修得する。 
     
    確率過程モデリング
    →確率過程の理論と解析手法を修得する。
     
    統計数理セミナーⅠ・Ⅱ
    →統計科学一般の最新の研究に触れる。
      
    統計科学講究Ⅰ・Ⅱ
    →以上の2科目において、研究進捗状況をセミナー等で発表し、研究指導を受ける。
     

3-5年次

  • 専攻専門科目
    多変量推測統計Ⅱ
    →多変量解析の最新理論と先端的解析手法を修得する。
      
    時空間ベイズ法
    →大規模時空間ベイズモデルの理論と解析法を修得する。
     
    統計科学講究Ⅲ・Ⅳ・Ⅴ
    →以上の3科目において、研究進捗状況をセミナー等で発表し、研究指導を受ける。
     
      

論文テーマ

「確率場の最大値に関する分布論および変化点問題への応用」
 時系列の構造変化点を検出する変化点問題は、画像処理、信号処理、医学統計、地震統計、計量経済などにおいて重要な役割を果たす基本的な統計的問題であるが、非正則問題であるため、取り扱いが難しいことが知られている。この変化点問題について、情報量規準導出の前提となる尤度比統計量の漸近理論を展開し、変化点決定の手続きを提案した。

学位の種類:博士(統計科学)