【内容】

ノンパラメトリック回帰モデルの統計分析に利用される

1. 局所定数回帰
2. 局所線形回帰
3. 局所多項式回帰

に関して、理論的な背景について詳細に解説し、Rを用いたデータ分析を行います。

講義パートでは、

• ノンパラメトリックな回帰分析の説明
• 各手法における推定量の構成のアイデア
• 推定量の理論的な性質
• それぞれの方法のメリット・デメリット
• 信頼区間の構成方法

について数式を交えて解説します。

演習パートではRを用いて、

• 数値実験による理解
• 地球表面の平均気温(NASA’s Goddard Institute for Space Studies)の時系列データ分析
• ヘルメット試験(simulated motorcycle accident data)の時系列データ分析

を通して、各手法の実装方法を確実に修得することを目指します。

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【このような方におすすめ】

• ノンパラメトリックな回帰分析の理論と実務的な応用に興味があり、特に局所定数回帰や局所線形回帰、局所多項式回帰についての詳細を理解したいと考えている方
• 回帰分析の推定量の構成や理論的な性質、メリット・デメリット、信頼区間の構成方法など、数式を用いて統計理論を深く理解したいと考えている方
• 単なるツールの使い方だけでなく、理論的背景を理解して応用力を高めたい方
• 時系列データに基づく分析に興味があり、これらのデータを実際にRで分析するスキルを身につけたいと考えている方
• 具体的なデータセットを使った演習を通じて、実務で使えるノンパラメトリック回帰モデルの実装力を高めたい方

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【講師】‍

‍栗栖 大輔（東京大学 空間情報科学研究センター 准教授 / 株式会社Nospare Lead Researcher）

[略歴]

東京大学大学院経済学研究科統計学コース博士課程後期課程修了

日本学術振興会特別研究員(DC1)、東京工業大学助教、横浜国立大学准教授を経て

現職に就任

主な研究分野は数理統計学 / 計量経済学 / 時系列解析 / ノンパラメトリック統計など

個人HP

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