タイトル「2021年度 教育学部シラバス」、フォルダ「2021年度 教育学部シラバス-数学科
シラバスの詳細は以下となります。
ナンバリングは科目コードとは異なります。ご注意ください。
ナンバリングとは
科目コード   60534900 
科目名   統計学特論Ⅱ  
担当教員   金川 秀也  
対象学年   3年   クラス   51  
講義室   N106    開講学期   秋学期  
曜日・時限   金4   単位区分   選必  
授業形態   講義   単位数  
受講対象  中等教育教員養成課程数学専攻選択科目A 
備考   
ナンバリング   133241 
ねらいと目標 「統計学特論II」では、数理統計学の一分野として工学、経済学など多くの分野でのリスク管理に応用されている極値統計学の基礎概念について解説します。 
内容 極値統計学とは一定期間内に観測されるデータの最大値や最小値に関する統計理論です。その歴史は古く、オランダにおける適切な堤防の高さを決定する方法の研究やナイル川の水位の高さのデータ解析など実用的な動機からその研究が始まりました。日本では2011年の東日本大震災において、津波の高さの予想を誤った東京電力の過失(東北電力は正確に予想していました)によって甚大な原発事故が起こったことを機に極値統計学の重要性が特に理解されています。本講義ではこのような応用を想定して極値統計学の基礎的な概念を解説します。

 
テキスト 「Introduction to Extreme Value Theory」、Laurens de Haan、2012
統計数理研究所における講義録のpdfファイルを配布する。
 
参考文献 「Rによる極値統計学」、西郷 達彦、有本 彰雄 (共著)、オーム社、4,400円(税込み) 
成績評価方法 学期末に実施するレポート課題(100点満点)によって評価します。レポートを提出する際の注意事項については予め説明します。 
授業スケジュール(展開計画)
内容
1極値統計学の考え方
2極値分布の計算(1)
3極値分布の計算(2)
4極値分布の計算(3)
5極値分布の計算(4)
6極値分布の計算(5)
7極値分布のパラメータ推定(1)
8極値分布のパラメータ推定(2)
9極値分布のパラメータ推定(3)
10極値分布のパラメータ推定(4)
11極値分布のパラメータ推定(5)
12Excelを使った極値データ分析(1)
13Excelを使った極値データ分析(2)
14Excelを使った極値データ分析(3)
15まとめ
授業時間外における学習方法  
授業のキーワード 極値分布、グンベル型分布、フレッシェ型分布、ワイブル型分布、パレート分布 
受講補足(履修制限等) 下位学年の履修は認めていません。 
学生へのメッセージ 極値統計学は広い分野でのリスク管理における基礎的な概念である。本講義によってリスク管理の応用としての極値統計学について勉強して下さい。 
実務経験のある教員による科目  
授業実施方法(対面形式/遠隔形式) 対面形式(社会情勢によっては遠隔形式の可能性あり) 
その他  
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