授業科目名	時系列解析
時間割番号	162463
担当教員名	中村　宗敬
開講学期・曜日・時限	前期・木・III	単位数	2
＜対象学生＞
数学教育専修、数理情報コース 3, 4 年
＜授業の目的および概要＞
時系列とは偶然的要素の加わった時間とともに変化する系のことである。そのような実際のデータを解析する理論の枠組みを理解するのが、本講義の目的である。まず、基礎となる重回帰分析について学習し、AR(auto-regression, 自己回帰)モデル、およびARMA(auto-regressive moving average ,自己回帰移動平均)モデルについて論じる。また、実際のデータにより種々の分析を行う。
＜到達目標＞
(1) 回帰分析の理論的背景を確実に理解する。<BR>(2) 時系列モデルの適否を判定できる。<BR>(3) データを適宜処理できる。
＜授業の方法＞
主に講義による。
＜成績評価の方法＞
No 評価項目 割合 評価の観点 1 試験：中間期  40  % 日常的自発的勉学努力，論理的思考能力  2 小テスト／レポート課題  40  % 日常的自発的勉学努力，論理的思考能力，文章表現力  3 平常点／受講態度  20  % 日常的自発的勉学努力，授業理解力
＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
次の科目は単位取得済みであることが望まれます。<BR> ・微分積分学 I, II<BR> ・線形代数学 I, II<BR>積極的に授業に参加してください。
＜テキスト＞
森棟公夫 他, 統計学, 有斐閣, ISBN:4641053717, (参考資料等を適宜配布する。)
＜参考書＞
(未登録)
＜授業計画の概要＞
次の内容について講義を行う。<BR><BR>(1) データの定量的表現（記述統計）<BR>(2) 多変量データの相関<BR>　　・共分散、相関係数<BR>(3) 単回帰分析<BR>　　・ガウス-マルコフの定理<BR>　　・最小2乗法<BR>　　・決定係数<BR>(4) 重回帰分析<BR>　　・正規方程式<BR>　　・自由度調整済み決定係数<BR>　　・多重線形性<BR>(4) 時系列解析<BR>　　・自己相関係数<BR>　　・AR過程<BR>　　・ARMA過程<BR>適宜レポート（宿題）を課す。
[学生による授業評価アンケートに関する記述]
(未登録)