学生運営メンバーの北野です。2月中旬~3月の春休みで集中的に学ぶことを目標として分科会を企画しようと思います。興味があるゼミについて、タイトルの横にある絵文字をこのメッセージにつけていただければと思います。分科会案計算機統計学速習ゼミ👍

• 教科書；Rによる計算機統計学 (Statistical Computing with R by Maria Rizzo)
• 内容；ブートストラップ法・パーミュテーションテスト・MCMC法など計算機の発展に従って 近年極めて重要になっている統計手法について、数理的理論とRによる実装を春休みの期間を用いて集中的に学習するゼミです。

データサイエンスのための集合と位相勉強会❤️

• 教科書；はじめて学ぶ集合と位相: データサイエンスへの応用を目指して
• 内容；あらゆる数学の基礎になる集合・位相論をデータサイエンスへの応用を意識しながら勉強することで、より深く統計学を学ぶための準備をします。大学院レベルの統計学をマスターするために必要な測度論や関数解析への扉を開くことが目標です。

機械学習の実用方法勉強会👀

• 教科書；データ駆動型回帰分析＋統計的因果探索
• 内容；機械学習の知見を最大限活用した高度な統計分析手法をマスターすることを目標とします。因果推論・因果探索・ノン/セミパラメトリック回帰など。

1. 概要

この分科会では、機械学習の手法を応用して実践的な統計解析に組み込む方法論を学習します。具体的にはノンパラメトリック回帰分析・因果推論・因果探索などの手法においていかに機械学習が使用されているのかを理論的に学習します。またR/Pythonのコーディングも含めて学習していきます。演習問題も適宜解くことによって、「身につける」ことを意識した勉強会にしていきたいと思っています。一回２時間として70分で発表、50分で演習問題の解説としようと思います。

2. 前提知識

• 線形代数
• 微分積分
• 数理統計

いずれも経済学部の2年生までに学習するレベルのもので大丈夫だと思います。また理系の方でこれらの科目を履修済みの方であれば全く問題ないと思います。

3. 教科書・参考書

教科書

• データ駆動形回帰分析：計量経済学と機械学習の融合