COURSE

コース紹介
【データサイエンス 『基礎コース』】

数理統計入門

開講場所:
提供:大阪大学
講師:内田 雅之
開講日時:2021年4月15日 ~
受講対象者:院生(修士/博士前期)・院生(博士/博士後期)
評価方法:レポート課題により成績評価を行う。
受講生へのコメント:測度論および確率・統計の基礎知識があること。
講義の復習をすることと、レポート課題を確実にこなすこと。

参考文献
吉田朋広「数理統計学」朝倉書店
稲垣宣生「数理統計学」裳華房

オンライン授業
講義内容は状況に応じて若干変更することがありうる。
理学研究科「統計・情報数学概論」と共通

オフィスアワー
月曜 8:50-10:20

統計解析の基礎となる統計的推定論及び統計的検定論を測度論を用いて解説する。
さらに統計的漸近理論について概説する。
推定や検定の具体例を通じて, 数理統計の基本的事項を習熟することを目標とする。

【講義内容】
1. 統計モデル
2. 不偏推定量と一様最小分散不偏推定量
3. フィッシャー情報量
4. クラーメル・ラオの不等式 I
5. クラーメル・ラオの不等式 II
6. 完備十分統計量I
7. 完備十分統計量II
8. モーメント法・最尤法
9. 統計的仮説検定I
10. 統計的仮説検定II
11. 検定における2種類に誤り
12. ネイマン・ピアソンの基本補題
13. 統計的漸近理論I
14. 統計的漸近理論II
15. 統計的漸近理論III

DuEX登録の締切日

2022年3月31日