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大規模計量分析特論
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| 担当教員 |
工藤博幸、非常勤講師
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| 電子メール | kudo@cs.tsukuba.ac.jp |
| URL | 作成中（初回に連絡） |
| オフィスアワー | メールによる予約 |
| 科目番号 | 01CH901 |
| 分野 | メディア工学 |
| 授業形態 | 講義 |
| 学期 | 秋 |
| 時限 | 集中 |
| 教室 | |
| 授業概要 | Web等に溢れるビックデータの収集と実証分析について 講義をおこなう。Webからのビックデータの抽出方法、 高速に処理するC言語及びPerlのアルゴリズム、現象の メカニズムを抽出する大規模向けの計量手法の習得を目 指す。 |
| キーワード | ビックデータ, 経済物理学, 時系列分析, ネットワーク 解析, 多変量分析 |
| Keyword | Big data, Econophysics, Time series analysis, Network analysis, Multivariate analysis |
| 予備知識 | 確率・統計・プログラミング言語に関する学部卒業レベ ルの知識があること |
| 授業内容 |
１．大規模計量分析とは ・講義の目的 ・データ分析の手順と例 ・実習レポート課題の進め方と例題 ２．プログラム言語 ・プログラム言語の復習 ・大規模データを扱うテクニック ３．ビックデータの収集 ・Webに溢れるビックデータ ・Web API ・クローリング ４．乱数と相関の統計検定 ・乱数アルゴリズム ・IIDノイズとホワイトノイズ ・相関関数の導出 ・相関の統計検定 ５．分布 ・中心極限定理とレヴィ分布 ・累積分布関数とソート ・分布の統計検定 ・べき分布とモーメントの発散 ６．複雑な相関構造の分析 ・パワースペクトル ・ウェーブレット変換 ・条件付き確率を用いた相関分析 ・ハースト指数 ・ノンパラメトリック検定 ７．ネットワーク分析 ・社会のネットワーク構造 ・ネットワーク統計量 ・ランダムネットワーク ・スケールフリーネットワーク ８．多変量解析 ・相互相関行列 ・主成分分析と固有値分解 ・ランダム行列理論入門 ・相互相関ネットワーク ・MST ・多次元尺度構成法 ９．演習 |
| 教科書 | 講義資料（スライドのコピー）をWebに掲載する。パス ワードは第1回の講義で連絡。 |
| 参考書 |
増川純一・水野貴之・村井浄信・尹煕元共著, 株価の経
済物理学, 培風館. その他、講義で紹介する. |
| 成績評価 | レポート課題の評価による。 |
| TF・TA | |