Studentの会

数理統計学を勉強しています。

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Studentの会の説明

初めまして。 Studentの会の代表を務めております大村優介です。 僕が立ち上げたStudentの会の活動がありがたいことに4回目を迎えたので、活動内容を報告できる場を設けることにしました。 今日はStudentの会の説明をしようと思います。 Studentの会とはStudentの会とは数理統計学の勉強会です。 主に3年生が1, 2年生向けに毎週水曜日に数理統計の授業を行っています。 今までの4回の活動で合計57人の学生さんが参加してくれているのですが、1学年約60人

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    • 第22回活動報告

      こんにちは！ Studentの会 広報の山本です。 第22回目の活動を報告いたします。 指導内容今回は頻度論について扱いました。 以下の手順で学習しました。 １．ベルヌーイ分布に従う確率変数から、同時確率関数の導出 ２．最尤法によるパラメータ（確率）の推定 反省今回はベクトルや偏微分を用いた式変形で、理論の理解や計算の手順をグループで確認しながら進めていた印象です。 次回以降も発展的な内容をメンターがサポートし、学年を問わず授業に参加できるようにしていきたいです。 次回

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      • 第21回活動報告

        こんにちは！ Studentの会の風間です。 第21回目の活動を報告いたします。 指導内容今回の活動ではベイズ理論について指導しました。 以下のような手順で進めました。 1.　頻度論を使ったパラメータ推定 2.　ベイズ論を使ったパラメータ推定、事後分布の推定 反省今回は新たな手法であるベイズ理論を扱ったことで、はじめは理解が進まない人も見受けられましたが、頻度論の最尤法との違いを考えることで理解が深まったと思います。 また、今回は授業資料を事前に準備し活用したことでより

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        • 第20回活動報告

          こんにちは！ Studentの会　広報の大竹です。 第20回目の活動を報告いたします。 指導内容今回の活動では点推定について指導しました。 以下のような手順で進めました。 １．マルコフの不等式とチェビシェフの不等式を導出 ２．モーメント法による点推定を正規分布に利用 反省マルコフの不等式とチェビシェフの不等式を導出する際の式変形に苦労する人も見られましたが、なぜその変形が可能なのかを説明することでスムーズに導出することができました。 また、正規分布に対してモーメント法

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          第19回活動報告

          こんにちは！ Studentの会 広報の山本です。 第19回目の活動を報告いたします。 学習内容今回の活動では、前回に引き続き回帰分析を扱いました。 回帰直線が実際の分布とずれてしまう場合などに用いる「ロジスティック回帰」について、以下の順に学習しました。 ・ロジスティック関数とは何か？ ・式の導出 ・回帰直線とロジスティック関数の比較 ・説明変数を増やした時の信頼性は？ 今回から新しいグループでの活動となりました。 真剣に、かつ和気あいあいとしながら班内で教え合い、実

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          第18回活動報告

          こんにちは！ Studentの会　内務の小俣です。 第18回目の活動を報告いたします。 指導内容今回の活動では、予定を少し変更して、回帰分析について学びました。 1年生もちょうど大学の講義「微積分学」で習った範囲だったため、グループワークでもスラスラ解けていた印象です。 また、ただ単に微分ができるだけでなく、多変数の微分が統計でどう役立つか、より理解を深めることができました。 また、Rで実際にプログラミングをしながら進めていったため、全員の理解を深めることができました。

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          第17回活動報告

          こんにちは！ Studentの会 運営の風間です。 第17回目の活動を報告いたします。 指導内容今回の活動ではt検定について指導しました。 検定統計量や棄却域、受容域の説明をしました。 夏休みの輪読会で検定に関する内容を扱っていたため、生徒の理解が早いように見受けられました。 次回の内容次回はt検定の続きを行います。 反省活動を重ねていく中で、徐々に生徒の理解度が高まり、グループ内でお互いの疑問点を解消することで、指導をよりスムーズにできるようになっていると感じます。

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          第16回活動報告

          こんにちは！ Studentの会 運営の大竹です。 第16回目の活動を報告いたします。 指導内容今回の活動では以下の内容について指導しました。 以下の３式についての証明 1. $${\bar{X} \sim N(\mu,\frac{\sigma^2} {n})}$$  2. $${\frac{(n-1)V^2}{\sigma^2} \sim \chi^2_{(n-1)}}$$ 3. $${\bar{X}}$$と$${V^2}$$が独立 全体の証明の流れを説明することがで

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          第15回活動報告

          こんばんは！ 運営の風間です。 第15回目の活動を報告いたします。 指導内容今回は以下の内容について指導しました。 Rを使った単回帰分析、重回帰分析 今回は統計ソフトのRを用いて分析を行い、野球の投手の球種と速度や変化幅の関係を考察するということを行いました。 分布を見てグループで相関係数を予想したり、球種ごとの共通点、相違点を話し合うなどしました。また、単回帰分析、重回帰分析で得られる数値の意味とそこからどのように考察するのかを指導しました。 Rを使うのが初めての学生

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          第14回活動報告

          こんばんは！ 運営の大竹です。 第14回目の活動を報告いたします。 指導内容今回は以下の内容について指導しました。 1．標本平均用いた母分散の証明 2．標本分散を用いた母分散の証明 1については、比較的スムーズに導入することができたと思います。グループの中で苦戦している生徒も見受けられましたが、納得できるような教え方ができたと思います。 ２については、証明の式変形に苦戦する生徒が多くみられました。1と同様に、標本の分散は母分散になることは理解していましたが、数式での証明

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          第13回活動報告

          こんばんは。 運営の風間です。 第13回目の活動報告をさせていただきます。 指導内容1.ガンマ分布、負の二項分布の復習 2.カイ二乗分布の説明 1については、復習ということで自力で問題を解けている人も多くいました。しかし、まだ知識の定着が十分でない人もいたため、今回の復習が良い機会になったと思います。 2については、前回行ったガンマ分布から、カイ二乗分布がどのような分布なのかを説明しました。形として理解した人が多かったと思うので、今後問題を解く際などに詳しく説明するよ

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          第12回活動報告

          こんばんは。 運営の大竹です。 第12回目の活動報告をさせていただきます。 指導内容ガンマ分布、ガンマ関数の導入 それぞれの積率母関数、期待値、分散の導出 標準正規分布がGa(1/2,2)に従うことの証明 1については初めて導入する内容だったので、理解に苦労している生徒が多くみられました。 2については、求める過程は理解していたもののそれをガンマ分布、ガンマ関数で行うことに戸惑う人が多い印象でした。 3については、証明をした際に納得する人が多かったです。 次回の

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          第11回活動報告

          こんにちは！ 運営の風間です。 第11回の活動内容を報告いたします。 指導内容今回は以下の内容について指導しました。 1.正規分布の和の分布 2.二項分布の和の分布 1については前回行った、積率母関数から期待値と分散を導出したことを用いて、和の分布の期待値と分散を導出しました。導出した形から、正規分布の和の分布がどのようになるか、自ら考えることができている生徒もいて素晴らしかったです。 2については、確率母関数を用いて和の分布の導出をしました。以前行った二項分布の確

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          第10回活動報告

          こんにちは。 運営の大竹です。 第10回の活動内容を報告いたします。 指導内容今回は、以下の内容について指導しました。 積率母関数の導入 正規分布の積率母関数の導出 積率母関数から、正規分布の期待値と分散の導出 標準正規分布の導出 １については、予習問題でも出題していたため、比較的スムーズに導入することができました。 ２については、確率密度関数を変形する際に手が止まってしまった生徒が多くみられました。 ３については、確率母関数を扱った時と計算方法が似ていたため

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          第9回活動内容

          こんにちは！ 運営の風間です。 第9回の活動内容を報告いたします。 指導内容今回は以下の2つについて指導しました。 幾何分布の期待値、分散の導出 負の二項分布の期待値、分散の導出 1については、幾何分布を扱うのが初めてのため苦戦する人も見受けられましたが、確率母関数から期待値、分散を導出する流れは前回と同様ということもあり、スムーズに出来ている人が多かったです。 2については、確率母関数を与えたうえで、期待値と分散の導出を行ったので、1と同様の流れということもあり、

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          第9回活動内容

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          第8回活動内容

          こんにちは！ 運営の大竹です。 第8回の活動内容を報告いたします。 指導内容今回は以下の3つについて指導しました。 マクローリン展開の導入、ポアソン分布の和が1の証明 ポアソン分布の確率母関数の導出 ポアソン分布の期待値、分散の導出 1についてはe^xの例を用いて説明したことから、スムーズに導入することができました。 ２については、sとλをx乗でくくるところに苦戦する様子が見受けられました。その後は、自ら解けている人が多かったです。 3については、初めてポアソン

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          第8回活動内容

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