社会知能情報学基礎1
時間: 月曜1限(9:00〜10:30)
場所: 電気通信大学 西10棟111
講師：宇都雅輝, 西山悠
TA: 名取和樹
お知らせ
2016/2/19現在の講義計画を載せます．
Rを使って授業を行います．各自ノートパソコンを持参ください．
出来る方は授業前にRをダウンロード・インストールしておいてください．
講義内容
Rを使った確率・統計の授業(入門者向け)．
samuraiシステムを使った他人のレポートの査読(peer-review)．
講義目標
確率・統計の基礎を習得する.
統計ソフトRを使う事ができる．
興味あるデータの統計解析ができる．
専門知識を使い適切に査読(専門的アドバイス)ができる．
評価方法
講義計画 (学生の履修状況により変更の可能性があります)
4/11 ガイダンス, Rインストール,samurai使用説明
4/18 1変数の記述統計 (平均値, 中央値, 最頻値, 分位点, 標本分散, 不偏分散, 標準偏差, 歪度, 尖度, 要約統計量, データ視覚化, ヒストグラム, 箱ひげ図, etc)
4/25 2変数の記述統計 (散布図, 相関, 共分散, 相関係数, 共分散行列, 相関行列, 対称行列, 正定値行列, クロス集計表 etc) 演習1問題配布
5/2 演習1 (samurai)
5/9 samuraiを利用した査読1 (samurai)
5/16 確率分布 (パラメトリックモデル, ノンパラメトリックモデル, 指数型分布族, 確率変数, 確率質量関数pmf, 確率密度関数pdf, 累積分布関数cdf, ベルヌーイ分布, 二項分布, 多項分布, ポアソン分布, 1次元正規(ガウス)分布, 多次元正規(ガウス)分布, ガンマ分布, ガンマ関数, 指数分布, カイ2乗分布, F分布, ベータ分布, ベータ関数, ディリクレ分布, student's t分布, コーシ分布, カーネル密度推定/Parzen window, etc)
5/23 推測統計, 統計的推定 (母集団, 標本, 推定量, 標本分布, 一致推定量, 不偏推定量, 最尤推定, 事後分布(ベイズの定理), 最大事後確率(MAP)推定, スコア関数, フィッシャー情報量, クラーメル-ラオの下限, 有効推定量, etc) 演習2問題配布
5/30 演習2 (samurai)
6/6 samuraiを利用した査読2 (samurai)
6/13 学生プレゼン発表(演習2)
6/20 統計的仮説検定 (帰無仮説, 対立仮説, 有意水準, 第1種の過誤, 第2種の過誤, 危険率, 検定統計量, 棄却域, p値, 平均値検定, 分散値検定, 無相関検定, 独立性検定(カイ2乗検定), T検定, F検定, Welch検定, ノンパラメトリック検定, 正規分布検定)
6/27 機械学習の基礎:クラスタリング(教師なし学習, purity, entropy, 階層的クラスタリング, 系統樹, kmeans, 混合正規分布を使ったモデルベースクラスタリング, スペクトラルクラスタリング, 非負行列分解NMF) 演習3問題配布
7/4 演習3 (samurai)
7/11 samuraiを利用した査読2 (samurai)
7/18 休講 (海の日)
7/25 学生プレゼン発表(演習3)
主な参考書
各講義でお知らせします．
他の参考文献
山田 剛史，杉澤武俊，村井潤一郎，Rによるやさしい統計学，オーム社，2008
小暮厚之, Rによる統計データ分析入門, 朝倉書店, 2009
辻谷 將明, 和田 武夫, Rで学ぶ確率・統計, オーム社, 2012
秋山裕，Rによる計量経済学，オーム社，2009
内田 治, 西澤英子, Rによる統計的検定と推定, オーム社, 2012
加藤健太郎, 山田剛史, 川端一光，Rによる項目反応理論, オーム社, 2014
新納 浩幸，Rで学ぶクラスタ解析, オーム社, 2007