Seminar Notes 2026
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1
Exponential family(指数型分布族)
復習
1.1
指数型分布族(Statistical Inference pp.111~;現代数理統計の基礎 pp.119)
1.1.1
定理1
1.1.2
数式2
1.1.3
指数型分布族 Random Sampleの和(pp.217)
1.2
Location and Scale family(pp.116~)
1.2.1
Location familyの定義
1.2.2
Scale family, Location-Scale family
コメント
応用
2
Hierarchical Model, Mixture Distribution(階層モデル、混合分布)
復習
2.1
階層モデル(pp.163~)
2.1.1
定理1:Conditional expectation(証明)
2.2
Mixture Distributionの定義
2.2.1
定理2:Conditional variance identity(証明)
2.2.2
EM algorithm (pp.327)
コメント
応用
3
Order Statistics(順序統計量)
復習
3.1
順序統計量(pp.226~;現 pp.101)
3.2
定理1:順序統計量の確率(導出)
3.3
定理2:順序統計量のCDF, PDF(導出)
3.4
定理3:順序統計量のJoint CDF, PDF(Exercise 5.27, 5.28)
応用
4
Generating a random sample(乱数の生成)
復習
4.1
例: Exponential lifetime (pp.245~)
4.2
直接法
4.3
間接法
4.4
Accept/Reject Algorithm
応用:ベイズ推測法
5
Sufficient Statistics(十分統計量)
復習
Principles of data reduction
5.1
Sufficiency Principle
5.2
Sufficient Statistics
5.3
Ancillary Statistics
5.4
Complete Statistics
5.5
Basu’ Theorem
5.6
Likelihood Principle
応用:ベイズ推測法
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Seminar Notes 2026
Note 3
Order Statistics(順序統計量)
復習
統計量
Rank
Nonparametric test (based on rank)
Sign test/Wilcoxon Signed-rank test
Wilcoxon rank-sum test/U test
3.1
順序統計量(pp.226~;現 pp.101)
定義、表記
Sample range, sample median
lower/upper quartile, interquartile range
3.2
定理1:順序統計量の確率(導出)
3.3
定理2:順序統計量のCDF, PDF(導出)
例: Uniform distribution
3.4
定理3:順序統計量のJoint CDF, PDF(Exercise 5.27, 5.28)
例: Midrange, range
応用
Kolmogorov–Smirnov 検定 for Goodness of Fit(適合度・あてはまりの良さ)
Goodness-of-Fit Tests: Chi2 test