兵頭 昌 ゼミナール

研究課題 経済ゼミナールⅠ「統計学の基礎」
経済ゼミナールⅡ「統計ソフトを利用したデータ分析」
経済ゼミナールⅢ「データ分析レポート作成」

研究内容

近年、急速な情報化の進展により、統計データ分析を担うことができる人材が世の中から求められています。第4次産業革命とも言われる超スマート社会の実現において、ビッグデータから新たな価値を見出せる人材の育成が急務とされ、産学官で様々な取り組みが行われております。その中心が統計学です。本ゼミナールでは、「統計学」に焦点を当て、理解を深めると共に、データ分析のテクニックを養成することを目的とします。

指導方針

経済ゼミナールⅠ「統計学の基礎」:

まず、経済ゼミナールⅠ(2年次)においては、統計科学の入門的な内容を選択してもらい、輪読形式で進めていきます。統計手法を理解するにあたり、微分積分や行列の知識がしばしば必要になります。文系学生にとって最大のボトルネックは、このような数学だと思われます。ご安心ください。その都度、復習や補足を行っていくつもりです。テキストについては、例えば、

などを考えております。

経済ゼミナールⅡ「統計ソフトを利用したデータ分析」:

経済ゼミナールⅡ(3年次)においては、統計ソフトを用いたより実践的な分析法について学習することを目的としております。テキストを輪読するだけでなく、理解を深めるために、統計ソフトRなどを利用し、データ解析も行っていきます。統計ソフトRを用いて、T検定、分散分析、分割表の検定、重回帰分析など基本的な統計解析を実行できるようになることを目指します。テキストについては、例えば、

などを考えております。

経済ゼミナールⅢ「データ分析レポート作成」:

最後に、経済ゼミナールⅢ(4年次)においては、経済学、心理学、医・薬学、スポーツなど興味のあるデータを収集し、統計数値計算、シミュレーション、統計ソフトを用いて実際にデータ解析を行います。最後に個人またはグループ単位でデータ解析の結果を卒業論文としてまとめ、レポートを作成します。

指導教員プロフィール

専門分野 統計科学、計量経済学
主要業績 ・Kick-one-out-based variable selection method for Euclidean distance-based classifier in high-dimensional settings:Tomoyuki Nakagawa, Hiroki Watanabe, Masashi Hyodo, Journal of Multivariate Analysis, Vol.184, 2021, doi:10.1016/j.jmva.2021.104756
・Testing for independence of high-dimensional variables:rhoV-coefficient based approach, Masashi Hyodo, Takahiro Nishiyama, Tatjana Pavlenko, Journal of Multivariate Analysis, Vol. 178, 2020, doi: 10.1016/j.jmva.2020.104627
・Two-way MANOVA with unequal cell sizes and unequal cell covariance matrices in high-dimensional settings, Hiroki Watanabe, Masashi Hyodo, Shigekazu Nakagawa, Journal of Multivariate Analysis, Vol. 179, 2020, doi: 10.1016/j.jmva.2020.104625
・機械学習 ─データを読み解くアルゴリズムの技法─ ピーター フラッハ, Peter Flach (担当:共訳) 朝倉書店 2017年4月 ISBN:4254122187
担当講義名 計量経済学、ビッグデータ分析Ⅰ・Ⅱ、ロジカルシンキング

教員より新ゼミ生へ一言

2020年から神奈川大学にて教員をさせていただきます兵頭昌と申します。私の研究テーマは、理系出身ということもあり、統計手法の改良です。統計学は様々な分野に応用される学問です。また、昨今のデータサイエンスブームに伴い、統計学の需要が一層高まっております。本ゼミナールでは、統計学の基礎から応用まで体系的に学ぶ機会を提供できればと考えております。統計学に少しでも興味がございましたら、是非とも宜しくお願い致します。特に、以下のような学生さんは大歓迎です!

  • 計量経済学、統計学、機械学習、データサイエンスなどの理論と応用に興味がある。
  • パソコンを用いてデータ分析を行いたい。
  • 統計検定に合格したい。
  • 大学院に進学してデータサイエンスを勉強したい。

各回のセミナーでは、発表者が担当したテーマについて報告するといった形式(輪読)になります。担当者以外の方も予習を行い、活発な議論をいただけることを期待します。誰もが気兼ねなく議論に加わることができる雰囲気作りに努めてまいりますので、積極的にご自身の意見を伝えていけるコミュ力を養っていきましょう。また、メンバーの親睦を深める機会(ゼミ合宿、交流会など)も出来る限り提供したいと思います。不定期ですが、他大学の研究室と交流会も計画しております。

選考方法

面接で選考をします。尚、面接では、統計・確率やプログラムに関する問題を解いてもらうこともございます。また、入ゼミ希望者は説明会に必ず出席してください。説明会に出席せずに応募をしても受け付けません。ゼミナールⅡはゼミⅠから、ゼミナールⅢはゼミⅡからの継続を原則とします。

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