大森ゼミ

経済学部ゼミ

統計

ベイズ統計

データサイエンス

選考あり

3・4年のみ

ベイズ統計を中心にデータ分析について学ぶゼミ。

目次

    基本情報

    執行代

    ゼミ長は4S〜4A

    人数

    3年生5名、4年生15名(人数上限なし)

    参加学年

    3・4年のみ

    選考

    あり

    活動頻度

    毎週月曜4限

    卒業論文

    あり

    ゼミ論

    なし

    サブゼミ

    確認中

    2年間の
    合計単位数
    8単位
    公式Twitter

    https://mobile.twitter.com/omori2021

    概要

    〈内容〉
    柔軟なモデルを作りデータ分析を行うことが可能なベイズ統計を学ぶ。
    ベイズ統計では経済予測の確率的な評価や、分析者の主観的な情報(将来に対する個人的な見通しなど)も必要に応じて組み込むことができる。
    ・参照: https://www.slideshare.net/TakanoriNakagawa/ss-17400539
     
    〈授業計画〉
    3年生は教科書の輪読。プログラミング。
    (数ページごとに担当者を決めてようやく発表をしてもらいます。その後、教科書に載っているコード例を用いて実際にRを動かしてみます。Rのコードについては先生が解説してくださります。)
    使用予定の教科書:萩原淳一郎・瓜生真也・牧山幸史「基礎からわかる時系列分析ーRで実践するカルマンフィルタ・MCMC・粒子フィルタ」技術評論社 2018年
     
    4年生は卒論制作・発表。
    基本的には3年生が輪読発表後、進捗のあった4年生が卒論の進捗を発表する。
     
    〈大森裕浩先生について〉
    1961年東京都に生まれる。
    1985年東京大学経済学部卒業。
    1992年ウィスコンシン大学マディソン校統計学部博士課程修了(Ph.D.in Statistics)、オハイオ州立大学コロンバス校統計学部講師。
    1993年千葉大学法経学部専任講師。
    1994年千葉大学法経学部助教授。
    1996年東京都立大学経済学部助教授。
    2001年東京都立大学経済学部教授、東京大学大学院経済学研究科助教授。
    2007年東京大学大学院経済学研究科准教授。
    2009年東京大学大学院経済学研究科教授。
     
    マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いたベイズ統計的推測の方法について研究。マクロ・ミクロ経済データの分析やファイナンスの実証分析において、潜在変数が多く用いられるようなモデルについて計算統計の手法を適用することで、従来では推定が困難であった母数の推定を可能にしてきた。具体的には株式収益率に適用される確率的ボラティリティ変動モデルや、トービットモデル、極値の時系列モデルなどのための効率的な推定手法を開発・提案している。

    メンバー構成

    ・人数:3年生5名、4年生15名。
    ・属性:全員が経済学部生。兼ゼミをしている人も多い。部活動に所属する人、多様である。
    ・性格:真面目な人が多い(?)。
    ・兼ゼミ先:計量経済学やデータサイエンスのゼミとの兼ゼミが多い
    ・就職先:院進が三分の一、残りはコンサルや金融など

    活動頻度

    毎週月曜4限(5限まで延長あり)
    サブゼミは今年はやらなかったが希望者がいれば実施可能。

    募集

    成績と志望理由書の提出が必要。
    (成績は一応統計の成績くらいは見ているそう。だが、2021年度のゼミ生で統計が可だった学生もおり、成績が悪くても過度に遠慮する必要は無いと思われる)

    年間予定

    両セメスター共に毎週月曜日の4限にゼミを行う。
    夏休み:フットサル大会・ゼミ合宿(今年はコロナのため未開催)

    内部のホンネ

    ○魅力

    ・データサイエンスの基礎理論とプログラミングの両方が学べる
    ・院進する人も多く刺激を受けられる
    ・独学では難しい数学も先生が一から丁寧に指導してくれる
    ・予習の範囲が少なく、平均予習時間は一時間
    ・ゼミ生も真面目な人が多い



    △大変なところ

    ・5限まで延長することが多い
    ・Rもインストールのやり方から教えてはもらえるが基礎と定型的な分析しかゼミでは行わないので統計解析を自分でできるようにするには独学が必要
    ・数式は避けて通れないので数式アレルギーには厳しい

    新歓日程詳細

    12月および3月のゼミ説明会に参加します。

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