講義資料
2024年度2学期 数理統計（月１・水３）
この授業では1つのスライドを1回または2回の授業で利用します。イントロダクション&復習
- 補助資料01 ガイダンス
- 補助資料02 データ活用社会と経済学部生
統計モデル
- 補助資料03 線形回帰モデル
- 補助資料04 線形回帰モデルのためのデータ作成
- 補助資料05 実証のための回帰モデル
- 補助資料06 予測のための回帰モデル
- 補助資料07 統計モデルと尤度原理
- 補助資料08 ロジスティック回帰モデル
- 補助資料09 ロジスティック回帰モデルの推定
- 補助資料10 尤度関数と数値的最適化
- 補助資料11 ポアソン回帰モデル
ベイズ統計
- 補助資料12 ベイズ統計学とは？
- 補助資料13 事前分布と事後分布
- 補助資料14 ベイズ推定
- 補助資料15 意思決定のためのベイズ推定
多変量解析・機械学習
- 補助資料16 多変量解析のための固有値分解
- 補助資料17 主成分分析
- 補助資料18 線形判別分析
- 補助資料19 非線形回帰～多項式回帰と決定木
- 補助資料20 ベイジアンネットワーク
統計的因果推論
- 補助資料21 統計的因果推論とは？
- 補助資料22 統計的因果推論と共変量調整
- 補助資料23 差の差の分析
- 補助資料24 統計的因果推論に必要な仮定・条件