• 学部3年生: 15名 

• 学部4年生: 14名 (Pearl生1名、ダブルディグリー1名)

• 修士課程(M1): 3名 

• 修士課程(M2): 1名 

• 博士課程(D2): 1名 

◾️テキスト輪読 (主に3年生)

テキストの輪読を通して、統計科学・データサイエンスの基礎を固めます。2024年度はグループに分かれてベイズ統計学、数理統計学、因果推論、空間データ分析に関する教科書の輪読を行なっています。しっかり基礎を固めて、4年生の卒業研究時に興味のある論文をしっかり読みこなせる力を身につけることが目的です。

2025年度のテキスト

• ホフ (著) / 入江・菅澤・橋本 (訳)『標準ベイズ統計学』

• 久保川『現代数理統計学の基礎』

2024年度のテキスト

• ホフ (著) / 入江・菅澤・橋本 (訳)『標準ベイズ統計学』

• 久保川『現代数理統計学の基礎』

• 村上『Rではじめる地理空間データの統計解析入門』

• インベンス・ルービン (著)  / 星野・繁桝 (訳) 『統計的因果推論』(上・下)

• Chan, Koop, Poirier and Tobias 『Bayesian Econometric Methods』

◾️統計科学の最新の方法論に関する学習と検討  (3,4年生)

最新の学術論文について検討し、手法の限界点や改良できるポイントについて議論を行います。

2024年度のテーマ

• Synthetic controlを用いた因果効果の推定

• 状態空間モデルを用いた多変量時系列データの予測

• 野球データの分析

• 最適化手法を用いた最短経路探索

◾️卒業研究 (4年生)

興味のあるデータを分析したり、既存の分析手法の改善案を提案したり、卒業研究として様々なテーマに取り組みます。

◾️三田祭論文 (3年生)

有志の学生で11月に行われる三田祭で発表する論文の執筆を行なっています。

• 2024年度のテーマ: 時変グラフィカルモデリングによる従属構造の変化分析

◾️データ解析実習 (3,4年生)

勉強した内容を実践的な場面で使う練習をするため、サブゼミとしてKaggleやSignateで公開されているデータ解析タスクを元に実習的な形での学習を行なっています。ゼミ内で少人数チームを作ってデータ解析コンペに出場することも検討中です。

◾️論文の執筆  (主に修士・博士課程の学生)

修士・博士課程の学生は、研究のアウトプットとして英語論文を執筆し、国際的な査読付き学術誌での発表を目指します。ゼミとは別に先生との個別ミーティングを設けて進めています。

課外活動

◾️インゼミ 

関連したテーマを扱っている他大学の研究室・ゼミと交流イベントを行っています。2023年度は東京大学経済学部の入江ゼミとのインゼミを行い、お互いに勉強・研究している内容について発表しました。2024年度は入江ゼミ（東京大）および小林ゼミ（明治大）との合同のゼミ合宿を実施しました。

◾️レクレーション

新歓BBQイベント、懇親会、ゼミ対抗ソフトボール大会・バレーボール大会への出場などの活動も行っています。

◾️持っておいて欲しい知識

統計学I・IIで学ぶレベルの確率統計学の知識に加えて、解析学 (微積分) および線形代数に関する基本的な知識を持っているとスムーズにゼミ活動がスタートできると思います。

例えば、『公式と例題で学ぶ大学数学の基礎』などの入門的な内容を勉強しておくと良いと思います。

◾️推奨書籍

入ゼミに向けて読んでおくと役立つ書籍をいくつか挙げておきます。

まず、以下の２冊を半分でも勉強できていれば完璧です。

• 『標準ベイズ統計学』

• 『現代数理統計学の基礎』 (9章まで)

菅澤ゼミでは3年生のうちにこの2冊の内容を身につけることを1つの目標にしています。(そうすることで様々な論文を読んで研究を実施するための基礎力が身につき、4年生でスムーズに卒論に取り組めます。)

そのため、2年生の段階である程度予習ができていると余裕を持ってゼミに参加できるかなと思います。数学的には両者ともにそこまで高度ではないので、学部2年生でも十分読めるレベルの内容です。

上の2冊がややハードルが高いと感じる場合は、もう少し入門的な以下の書籍も推奨しておきます。

• 『ベイズ分析の理論と応用』 (ベイズ統計学) 

• 『公式と例題で学ぶ統計学入門』 (基礎統計学)