視聴に際しての注意事項
このページに含まれる映像は自由に視聴することができますが、許可無くコピー・配布などの行為を禁止します。

2023年度公開講座 『統計と数学』

本年度は対面形式とオンライン形式（Zoomウェビナー）併用のハイブリッド開催となりました。

『副研究科長挨拶』　平地 健吾（東京大学大学院数理科学研究科）

講演動画

『副研究科長挨拶』（2分54秒）

講義１：『ロジスティック回帰分析』　増田 弘毅（東京大学大学院数理科学研究科）

講演概要

回帰分析とは，説明変数が目的変数にどのように影響を及ぼすかを調べる統計手法の総称です．とくに目的変数が２値のときはロジスティック回帰と呼ばれ，医療・製薬，工学，経済など幅広い分野で応用されています．その背後にある数理について数値実験を交えてお話しします．

講演動画

『ロジスティック回帰分析』（1時間01分40秒）

講義２：『極限定理』　吉田 朋広（東京大学大学院数理科学研究科）

講演概要

確率分布とその近似は統計推測理論を構成するうえで不可欠な要素です．確率分布の概念から始め，中心極限定理とその統計学における役割について考察します．極限定理は確率過程へ拡張され、確率過程の統計推測の理論と相互に影響しあって発展しています．極限定理は，生存解析など日常的に用いられている統計手法を背後で支えています．近年，マリアバン解析（無限次元確率解析）によって極限定理の世界は広がり，さらには，極限定理を高精度にした漸近展開理論へ発展しています．このような，極限定理と統計理論が合流している様子にも触れたいと思います．

講演動画

『極限定理』（1時間06分34秒）

講義３：『ブートストラップ法』　小池 祐太（東京大学大学院数理科学研究科）

講演概要

統計学では，推測や予測の不確実性を評価するために，データを多くの可能なシナリオからランダムに実現した結果の１つとして捉えます．ブートストラップ法は，実現したたった１つのシナリオから別のシナリオをシミュレートして，実現しなかった他のデータを「復元」することで不確実性を評価する方法です．ブートストラップ法の語源が「自分の靴の靴紐を自分で引っ張って宙に浮く」というホラ話に由来するように，１つのデータセットから起こらなかった他の可能性を復元するのは，一見すると魔法のように見えます．しかし，統計学のブートストラップ法は多くの場合にうまくいきます．その背後にある数理的なカラクリについてお話ししたいと思います．

講演動画

『ブートストラップ法』（58分49秒）