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龍谷大学
先端理工学部
数理・情報科学課程
樋口
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2024
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計算科学特論(2024)
科目について
スケジュールと授業資料
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科目について
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対象
龍谷大学大学院
先端理工学研究科
M12回生
インストラクタ
樋口三郎
(
先端理工学部
数理・情報科学課程
)
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確率統計 統計検定 大学院生 - 大学院生 - 樋口三郎の授業情報@龍谷大学先端理工学部数理・情報科学課程
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第5回数学教育セミナーで発表+パネル(2023-03-04)
2022年11月の統計検定の受験準備説明会(2022-11-17)
2022年12月の統計検定受験サポート(2022-10-28)
龍大生向け統計検定データサイエンス発展 検討・勉強会(2021-12-17)
MoodleMoot Japan 2021でライトニングトーク「Moodleでの匿名の非同期協調学習」(2021-02-19)
Zoom交流会:数理情報学科/専攻の大学院生・4年生(2021年4月大学院進学予定)(2020-07-28)
数理情報学科オープンレクチャーで4年生・大学院生が大学院選択をアドバイス(2020-01-09木昼)(2020-01-09)
オフィスアワーお休みのおわび(2020-01)(2020-01-08)
スケジュールと授業資料
教科書: 標準ベイズ統計,モンテカルロ統計計算
LearnMoodle
この授業の配布資料すべて
補講:土曜午後,2025-01-16木,21火
L01(09/25水1)
資料
09/24
解
10/02
多次元確率分布
分位数,独立性,指数分布
L02(10/02水1)
資料
10/02
解
10/15
離散-連続混合型分布・条件付き分布・事前分布・事後分布
連続-離散混合型分布,混合ガウス分布,ベイズの定理,事前分布,事後分布
L03(10/09水1)
資料
10/15
解
10/16
信頼区間・信用区間・最高事後密度領域
L04(10/16水1)
資料
10/16
解
10/29
ポアソンモデル・正規モデルのベイズ推定
L05(10/23水1)
資料
10/29
解
10/29
正規モデルのベイズ推定・事後予測分布
L06(10/30水1)
資料
10/29
解
11/06
事後予測分布・多パラメタのベイズ推定・一般化線形モデル
L07(11/06水1)
資料
11/06
解
11/13
一般化線形モデル・一般化線形混合モデルとベイズ化
L08(11/13水1)
資料
11/13
解
11/26
二項モデルとベイズ推定
L09(11/20水1)
資料
11/26
解
11/26
確率過程・マルコフ連鎖
この回からQ4
L10(11/27水1)
資料
11/26
解
12/03
マルコフ連鎖の時間発展・定常分布・極限分布
L11(12/04水1)
資料
12/03
解
12/15
マルコフ連鎖の時間発展・周期的・可約なマルコフ連鎖
L12(12/11水1)
資料
12/15
解
12/18
時系列解析・擬似乱数の生成と質
L13(12/18水1)
資料
12/18
解
01/08
逆関数法・棄却法による乱数の生成
H01(12/25水1)
冬期休業授業なし
H02(01/01水1)
冬期休業授業なし
L14(01/08水1)
資料
01/08
解
01/15
マルコフ連鎖モンテカルロ法と詳細つりあいの条件
L15(01/15水1)
資料
01/15
解
01/22
MCMCによるベイズ推定
L16(01/22水1)
資料
01/22
ギブスサンプリング
定期試験期間中にふつうの授業
授業自己点検報告書など
授業自己点検報告書は, 学部の全科目をまとめたものは1年後ぐらいにポータルで公開されます.
ガイド
Google Colab
Google Colaboratory
(龍大Googleアカウントで)
(項目別)
Pythonプログラミング入門
(東京大学 数理・情報教育研究センター)
pandas
https://utokyo-ipp.github.io/7/7-1.html
matplotlib
https://utokyo-ipp.github.io/appendix/5-matplotlib.html
Jupyter
https://utokyo-ipp.github.io/appendix/1-jupyter-notebook.html
(教科書)
プログラミング演習 Python 2019
(京都大学 喜多一)
https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/245698/1/Version2020_02_13_01.pdf
a> のp.174から, numpy, matplotlib, pandas の説明
(-2019カリキュラムの科目)
応用プログラミング
高橋隆史先生
(教科書)
Python実践レシピ
(データ分析や多変量解析のようなデータ分析指向)
(教科書)
Python ゼロから始めるプログラミング
(Cでのプログラミング経験を仮定しない)
(教科書)
ゼロから学ぶPythonプログラミング
(進んだ話題まで含む)
numpy
https://numpy.org/
pandas
https://pandas.pydata.org/
scipy.stats
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/reference/stats.html
statsmodels
https://www.statsmodels.org/