空間情報解析  

   

  人間社会情報科学専攻  

  後期  

  後期 金曜日 3講時  

本講義では，『空間情報』の統計解析手法を学ぶ．空間情報とは，空間的な位置に関連した情報のことをいい，都市や地域の実態を分析・把握する上で有用な情報を含んでいる．空間情報の種類として，施設立地点など点事象の空間分布に関する情報，気温など一部の地点において観測された情報，あるいは，市区町村人口などの空間単位に基づき集計された情報，のように複数の種類の情報があり，それぞれ異なるアプローチによる分析が必要である．本講義では，それぞれの空間情報に関する統計解析手法を習得し，その類似点・相違点を把握することを目的とする．

授業にはGoogle Classroomを利用（クラスコード *******）

すべて対面で開催予定．

  空間情報解析 / Spatial Information Analysis  

  井上 亮  

  工  

   

   

Google Classroomのクラスコードは工学研究科Webページ

https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-g.html

（大学院シラバス・時間割・履修登録）にて確認すること。

本講義では，『空間情報』の統計解析手法について取り扱う.

空間情報とは，空間的な位置に関連した情報のことをいい，都市や地域の実態を分析・把握する上で有用な情報を含んでいる．

一口に空間情報といっても，施設立地点など点の空間的分布に関する情報，気温など一部の地点において観測された情報，あるいは，市区町村人口など何らかの空間単位に基づいて集計された情報と異なる種類の情報があり，これらの解析を行うには異なったアプローチが必要である．

本講義では，空間情報に関する統計解析手法を網羅的に習得し，その類似点・相違点を把握することを目的とする．

なお，本講義は情報科学研究科の同名の講義と同じである．対面での実施を基本とする．

The class code for Google Classroom can be found on the Web site of the School of Engineering:

https://www.eng.tohoku.ac.jp/english/academics/master.html (under "Timetable & Course Description")

This lecture covers the statistical analysis methods for spatial information. Spatial information is data that is related to spatial positions, and is useful information to understand the current status of cities and regions.

The spatial information is divided into three types: spatial point pattern data such as locations of facilities, observation data at certain locations such as temperature data, and aggregated data by certain spatial boundaries such as population of municipalities. These data types require different methods to analyze.

The purpose of lecture is to study the statistical analysis methods of spatial data in a comprehensive manner, considering their similarities and differences.

This lecture is the same as the one of the same title in the Graduate School of Information Sciences.

The class will be held in face-to-face classes.

  計量システム分析  

   

  人間社会情報科学専攻  

  前期  

  前期 水曜日 2講時  

経済における諸現象に関する仮説は、実データから検証される必要がある。計量経済学は、この目的に対して有用な手法を提供する。この科目では、計量経済学の基礎、および空間計量経済モデルの推定および検定のための基本的な手法について講義する。具体的には、線形回帰モデルの基礎と仮説検定、操作変数法、空間重み行列、空間的自己相関と種々の空間計量経済モデル、等のテーマが含まれる。なお、授業中に計算機による実装について紹介するため、ノート PC あるいはタブレット PC を持参することが望ましい。

  応用確率統計学 / Applied Probability Theory and Statistical Analysis  

  赤松 隆, 原 祐輔  

  工  

   

   

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).

  教育社会学研究演習Ⅰ  

  福田 亘孝  

  教  

   

  後期 木曜日 3講時 その他  

n/a

  教育統計学（心理学統計法）  

  久保 沙織  

  教  

   

  前期 月曜日 2講時 総合研究棟206教室  

n/a

  教育統計学（心理学統計法）  

  久保 沙織  

  全（教を除く）  

  3セメスター  

  前期 月曜日 2講時 その他  

この講義では，教育・心理学に必要となる統計学の基礎について学ぶ。レベルは初等統計であり，数学的な準備としては高校文科系程度のものがあればよい。学部科目「統計的学習論講義」へ接続する。

This course deals with the basic concept of educational and psychological statistics. The level of this course is introductory statistics, and knowledge of elementary mathematics in high school is required to take this class.

  情報教育特別講義（統計数理モデリング）  

  荒木 由布子  

  全  

  2/4/6/8セメスター  

  後期 水曜日 5講時 CALL教室 M204  

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.

  計量経済分析１  

  HIROAKI CHIGIRA  

  経  

   

  前期 火曜日 1講時  

計量経済学の主な目的は、経済データを使って現実の経済がどのような状況にあるのかを探ることである。そのためには経済データを適切に分析するための手法が必要となるが、ここではその手法（計量手法）を講義する。一口に計量手法と言っても様々なものが存在するが、この講義は最も基礎的なものを扱う。また、実際の経済・金融・会計データを用いた実証分析の例も紹介する。

Lectures on basic econometric methods.

  計量経済分析２  

  HIROAKI CHIGIRA  

  経  

   

  後期 火曜日 1講時  

計量経済学の主な目的は、経済データを使って現実の経済がどのような状況にあるのかを探ることである。そのためには経済データを適切に分析するための手法が必要となるが、ここではその手法（計量手法）を講義する。一口に計量手法と言っても様々なものが存在するが、この講義ではやや発展的なものを扱う。講義の流れとしては、基礎的な計量手法を用いる際にどのような問題が発生するかを示し、それを解決するために発展的な手法を導入するという形になるので、基礎的な計量手法の知識は前提とする。

Lectures on intermediate econometric methods.