山本ゼミでは、数理統計、多変量解析、データ解析、統計教育などに関する研究をしています。
4年次のゼミでは輪読形式で外書購読をしています。
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テキスト |
| 2018年度 |
(2017年秋に募集)
計算機統計学、多変量解析、データマイニング、統計情報の視覚化に関する内容で、ゼミ希望者の希望をもとに、決定します。
今年度は３年生春学期から課外でデータ解析コンペティション準備ゼミをしますので、ゼミ希望者は早めに意思表示をしてください。
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| 2017年度 |
(2016年秋に募集)
計算機統計学、多変量解析、データマイニング、統計情報の視覚化に関する内容で、ゼミ希望者の希望をもとに、決定します。 |
| 2016年度 |
D.Nolan, D.T.Lang, &quat; Case Studies in Data Science with R, 2015, Chapman and Hall/CRC |
| 2015年度 |
M. Aitkin, B. Francis, J.Hinde, R.Darnell, &quat; Statistical Modelling in R, 2009, Oxford Statistical Science Serie |
| 2014年度 |
Andy Field, Jeremy Miles, and Zoae Field, &quat; Discovering Statistics using R, 2012, SAGE Publication Ltd |
| 2013年度 |
Gerda Claeskens & Nils Lid Hjort, "Model Selection and Model Averaging", Cambridge University Press |
| 2012年度 |
Alan J. Izenman, "Modern Multivariate Statistical Techniquess:
Regression, Classification, and Manifold Learning", Springer |
| 2011年度 |
Murray A., Brian F., John H. and Ross D., "Statistical Modelling in R" Oxford |
| 2010年度 |
Andrew G. and Jennifer H. " Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Model " Oxford |
| 2009年度 |
Yosef C. and Jeremiah Y.C. " Statistica and Data with R " Wiley |
| 2008年度 |
Michael J. Crawley (2007), " The R Book " Wiley |
| 2007年度 |
J. Maindonald and J. Braun (2003), " Data Analysis and Graphics Using R " Cambridge University Press |
| Edward R. Tufte (2001), "The Visual Display of Quantitative Information, 2nd ed.", Graphics Press (3年秋のゼミ準備として) |
| 2006年度 |
Heiberger and Holland (2004), "Statistical Analysis and Data Display: An Intermediate Course with Examples in S-PLUS, R, and SAS". |
| 2005年度 |
John F. Monahan (2001), "Numerical Methods of Statistics", Cambridge University Press |
| S. K. Kachigan (1991), "Multivariate Statistical Analysis" Radius Press |
| 2004年度 |
W. Haerdle, L. Simaｒ, "Applied Multivariate Statistical Analysis" |
| A. Azzalini, "Statistical Inference Based on the Likelihood" |
ゼミ以外にも不定期に計算機の演習などを実施します。
- 教員のためのパソコン講座(Excel, PowerPoint)
- データ解析のためのExcel、解析ソフトに関する講座
など、希望があったら山本まで連絡してください。
統計学のゼミに進みたい人、進む可能性がある１，２年生の履修について
科目履修について、最低限以下の条件を満たすようにしてください。 |
| 1年次 |
数学の基礎科目(グレードナンバー100番台)は当然全て履修 |
| 2年次 |
序論は全て履修すること。線形代数、微分積分II,IIIは当然，微分方程式も履修。(グレードナンバー200番台の数学科科目は履修) |
| 3年次 |
確率論、数理統計、確率統計演習A, 確率統計演習Bは必ず履修。確率統計以外の分野の演習、グレードナンバー300番台の科目は、最低1分野できれば2分野の科目・演習を履修するのがよいでしょう（特に、大学院を目指す場合には、解析、計算機数学、幾何などの専門性が要求されます）。学部での就職を予定している学生は、副専攻で統計学と関係の深い専攻を履修することにより、幅を広げてみましょう。（学年に関係なく履修相談は受け付けますので研究室に相談に来てください。） |
その他、1年生から3年生についても、データ解析コンペティションへの参加、教職のための勉強会、自主ゼミなどを希望する人がいたら、気軽に相談してください。
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