Q. ゼミではどんなことを研究していますか？

近年、統計学やデータサイエンス、機械学習といった学問が大変注目を集めています。その背景の一つとして、計算機の発達により、様々な解析ソフトウェアを用いて気軽にデータ解析が行えるようになったことが考えられます。しかし解析手法の理論を十分に知らずに統計解析を使うことは、全く意味のない解析を行ってしまう可能性や、誤った解析結果を生み出すという危険を含みます。したがって、統計学の数理的な側面を理解することで、統計的な思考力を養い、統計リテラシーを身につけることが肝要です。
また、統計解析は主に計算機を用いて行われることから、プログラミングなどのITスキルを同時に身につけることが可能です。これらの能力は、これからの社会を生き抜く若者にとって、どちらも必須であると考えられます。
以上より、本ゼミナールでは統計学やそれにまつわる関連分野を学んでいくことを目的としています。

Q. ゼミの様子は？

統計学を学ぶための数学やデータサイエンスに関するテキストを輪講形式により読み進めていきます。テキストの内容を分割して学生に割り当て、学生は担当箇所の行間を補い解説を行います。それに対する質疑応答を通じて、理解を深めていきます。資料作成や解説を行うことで、プレゼンテーションの技術も向上します。
2年次は統計学を学ぶための準備として、そのために必要な数学（線形代数や解析学）を学びます。3年次は各自が興味のある統計学やデータサイエンスに関する本を一冊選び、ゼミでの発表を行いながら読み進めていきます。たとえば、推測統計学における推定・検定のより詳細な理論や、重回帰分析、主成分分析、因子分析などの多変量解析、近年注目されているベイズ統計学、機械学習のアルゴリズムなど幅広い分野にわたって学ぶことが可能です。4年次はこれまで学んできたことをいかして、各自が興味をもつテーマに沿って実際にデータを収集し、適切な解析法で統計解析を行い、得られた結果をもとに論文作成を行います。

Q. ゼミの特徴は？

統計学は数学をベースとした学問であり、その数学について特に深く学ぶゼミになります。数学は定義から定理を導くなど、論理を積み上げることで議論が行われます。「なんとなく」や「たぶん」は通用しません。したがって、ゼミに参加することで、たしかな論理的思考力を養うことが可能です。

これまでの卒業論文・研究論文のテーマ例

2020年度より開講のため、まだありません。

1年間の主なイベントスケジュール

04月新ゼミ生歓迎会
08月夏合宿
12月忘年会
01月卒業論文発表会
03月卒業生送別会

その他、不定期に他ゼミや他大学の研究室と合同の研究集会を行っています

OB・OGの進路TOP3

• 情報通信業
• 専門サービス業
• 進学

取得者の多い資格

• 統計検定
• 簿記
• TOEICテストなどの英語資格試験

学生へのメッセージ

自分が興味あることを満足いくまで調べ、学ぶことが許されるのは、人生において大学生までです。企業に就職してからは、企業の利益となることしか仕事になり得ません。また、趣味として行うにも時間的な制約がつきまとい、なかなか難しくなります。是非とも、大学では悔いの残らないよう気の赴くままに勉学に打ち込んで下さい。

研究成果

数理統計学の中でも多変量解析や分割表解析に取り組んでいます。分割表解析では主に２つの変数が独立かどうかに注目して解析が行われますが、２つの変数の分類が同じ場合、統計的独立性は成り立たないことが多く、代わって対称性に興味が移ります。これまでは主に対称性に関する理論モデルや尺度を構築し、それらを現実のデータにあてはめることで、新たな知見を生み出してきました。今後は、経時的な変化を表すデータに対して、より解釈が容易な理論モデルの構築と、実データの分析を目的としています。