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データ科学・AIの核となる統計数理モデルは，不確実性を有するデータから有効に情報を抽出し，様々な分野で問題解決に用いられる. 本授業科目の目的は，主に予測と関連性の説明を目的とした統計数理モデルについて，理論と実践の両面から学び，理解することにある．
Modeling in Statistical Mathematics, which is the core of data science and AI, is used to extract effective information from data with variation and to solve problems in various fields. The purpose of this course is to learn and understand several modeling in statistical mathematics from both theoretical and practical techniques for applying models to data.
データ駆動型社会におけるデータ利活用の状況を理解すると共に、データ活用にあたって必要となる法令や倫理、数学や統計学の基本事項を振り返りつつ、標準的なソフトウェアやツール（表計算ソフトやR、 一部Python等を想定）を用いた実習を交えながら、具体的なデータ処理を体験的に学ぶ。また、様々な分析手法の紹介、ならびにデータ分析の注意事項や発展事項にも触れ、応用場面でさらにデータを活用できるよう準備を行う。
In addition to understanding the status of data utilization in a data-driven society, we will review the laws and regulations, ethics, and basic mathematics and statistics required for data utilization. Students learn concrete data processing through hands-on practice using standard software and tools (assuming spreadsheet software, R, and Python, etc.). They also learn various statistical analysis methods as well as notes on the analysis so that they can prepare for further use of the data in application situations.
Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
１．目的：この授業では，土木工学における確率的現象の分析の基礎となる確率論と統計学に関する講義を行う．
２．概要：確率的現象を数学的にモデル化し確率変数の性質を解明する確率論，確率論の応用で時間と共に変化する確率変数の挙動を分析する確率過程，ならびに，確率変数の実現値の観測を通して確率的現象が従うモデルの構造を推定する統計的推論・回帰分析について扱う．
３．達成目標：土木工学で必要とされる確率的モデリングと統計解析の基礎を習得し，それを土木工学におけるさまざまな問題の解析やデータ処理に応用できる能力を培う．
Google Classroomを利用（クラスコード：hfws73r）
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
1 Purpose: This lecture is to study the probability theory and statistics which are required for the fundamental analyses of probabilistic phenomena that are often encountered in civil engineering.
2 Abstract: In this lecture, we first deal with the probability theory to make mathematical model for probabilistic phenomena and to clarify the property of probabilistic variables. Next, we study the stochastic process to analyze the behavior of probabilistic variables changing over time. Finally, we study the statistical inference and regression analysis to estimate the structure of mathematical models through the observation of realized values of probabilistic variables.
3 Goal: The goal of this lecture is to learn the fundamental techniques of probabilistic modelling and statistical analyses, and to cultivate the skills of analyses and data processing in civil engineering.
The lecture utilizes Google Classroom (hfws73r).
多変量解析の応用的なトピックに関して、文献講読と実習を通じて理論と実証分析への適用方法について理解を深める。
This course covers advanced topics in multivariate statistical analysis. Students are expected to gain understandings on the theories and empirical applications through literature review and the practice of data analysis.
多変量解析の応用的なトピックに関して、文献講読と実習を通じて理論と実証分析への適用方法について理解を深める。
This course covers advanced topics in multivariate statistical analysis. Students are expected to gain understandings on the theories and empirical applications through literature review and the practice of data analysis.