技術者のための実務で役立つ統計解析入門【④やりなおし数学】

日本工業大学 先進工学部 データサイエンス学科 教授　兼　教育研究推進室長 荒川 俊也先生

2001年 早稲田大学理工学部卒業、2003年 東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻修了。2003～13年まで富士重工業㈱（現：㈱SUBARU） スバル技術研究所に勤務し、この間の08年 総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻博士後期課程に入学し、12年修了。2013～2021年まで愛知工科大学工学部にて准教授・教授として勤務。2021年4月より現職。また、2017年より政策研究大学院大学政策研究センター客員研究員兼務。博士（学術）。専門は、自動運転におけるヒューマンファクタ、統計科学・機械学習の応用。現在は、「自動運転におけるヒューマンファクタ」、「自動運転の過信・依存を抑制するヒューマンインタフェースの開発（主に香り空気砲の開発）」、「津波避難時の危険予知意識向上研究」、「実社会適用を目指した統計科学・機械学習の応用（主に畜産，インフラ管理，医用画像診断など）」などの研究に取り組んでいる。自動車技術会、計測自動制御学会、ヒューマンインタフェース学会などに所属。著書には『Excelによるやさしい統計解析』（オーム社、2020年）などがある。
【荒川先生のオンデマンド講座】
統計基本+統計数学コース／全4講座
多変量解析コース／全3講座
機械学習のイロハ（2023年5月25日のオンラインセミナーのアーカイブです）
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＜ゴール＞
‟もう一段階上の統計スキル”に必要となる‟数学のエッセンス”を理解すること
＜講義概要＞
基本的な統計解析がひととおり身につけ、もっと深く学びたいとなったとき、数学の理解は避けて通れません。この講座は、「統計をもう少し学びたいけど、数学は苦手・忘れてしまった」という方を対象に、高校数学＋αを解説するものです。確立、微分・積分、線形代数に加え、ベイズ推定も取り上げます。「抽象から具象への橋渡し」をコンセプトにしており、難解な数式・演習はありません。概念の解説と簡単な演習が中心で、エッセンスを理解していただき、その後の学習・スキルアップを促す内容となっています。是非、臆せずチャレンジしてください。

＜プログラム＞
Ⅰ．本講座の狙い
Ⅱ．確率の基本 【解説／演習】
Ⅲ．ベイズ推定 【解説／演習】
Ⅳ．微分・積分の基本 【解説／演習】
Ⅴ．線形代数の基本 【解説／演習】
Ⅵ．回帰分析