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片山研究会について

片山研究会では『統計科学』自体に理論・応用・データ分析と様々な角度からアプローチしながら研究を行っています。

昨今の経済分析では回帰による解析が多くなされており、また経済学にとどまらず社会全般においても広告効果や政策効果の測定等に仮説検定や機械学習などの知見が用いられるようになっています。このように、統計科学の知識は現実経済を把握・理解するためのツールとして必要不可欠なものになっています。当研究会ではこうした統計科学を基礎から学び、個人の興味ある分野に少人数指導によって対応しながら、価値の創造につながる知識や技術の獲得を目的としています。こちらは2023年度の教授説明会資料です。

  本ゼミの時間では主に①文献輪読、②演習形式によるデータ分析を行っています

​①文献輪読：主に数理統計学や計量経済学に関する本を輪読しています。

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​活動内容

​■ 本ゼミ (月曜4限・5限を予定)

本ゼミの時間では主に文献輪読, 演習形式によるデータ分析, 卒業研究進捗報告を行っています。

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​文献輪読 (4限, 主に3年生)

テキストの輪読を通じて、統計科学を理解するための基礎を固めます。主に数理統計学に関する本を輪読し、基本的な内容から一つ一つ着実に積み重ねることで、応用分野の理論的背景の把握を目指します。各節ごとに担当者がレジュメを作成し、その内容を丁寧に発表・説明するという形式で進行します。文献輪読ではひとりひとりが先生であり生徒です。

使用したテキストは次の通りです。

  • 2019年度 : Robert V. Hogg, Allen Craig, Joseph W. McKean (2013). Introduction to Mathematical Statistics 7th edition, Pearson Education.

  • 2020年度 : Hernán M.A., Robins J.M. (2020). Causal Inference: What If. Boca Raton, Chapman & Hall/CRC.

  • 2020年度 : 田中久稔. (2019). 計量経済学のための数学, 日本評論社

  • 2021-2022年度 : Scott C. (2021). Causal Inference: The Mixtape, Yale University Press.

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演習形式によるデータ分析 (4限, 主に3年生)

統計ソフトウェアRをベースに、機械学習的な方法論の理解と実践を行います。Rの基礎から始め、次第に統計的機械学習や因果推論を取り扱っていきます。実践の段階で何か疑問点があればすぐに質問することができ、先生から一人ひとりに応じてきめ細やかな対応を受けられるのが、少人数の当ゼミ最大の利点です。

  • 実際の講義資料とRのソースコードはこちら

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卒業研究進捗報告 (5限, 4年生が報告, 3年生も参加)

卒業論文執筆を目指して、その進捗状況を報告します。4年生が各自のテーマについて、3年生にも分かりやすく説明し，ディスカッションを行います。翌年の卒業研究のテーマ決めの参考になると思いますので、3年生は積極的に発言してください。なお、​より深く研究・勉強したい場合はサブゼミや個別ゼミを企画してください。

​■ サブゼミ (別途設定)

サブゼミの時間では、本ゼミとの内容の関連性を問わず、各ゼミ員もしくはグループで関心があるトピックを取り上げて、発表・輪読・実践等を行います。先生もたまに来られます。また、データコンペティション等に参加する場合はこの時間に情報共有や意見交換を行うこともあります。

  • 2021年度 : 三田祭論文「制約付きSynthetic Control Methodによる成人式が新型コロナウイルス感染者増大に与えた影響の分析」

  • 2021年度 : 鈴木讓. (2020). 統計的機械学習の数理100問 with R. 共立出版

  • 2022年度 : 岡谷貴之. (2022). 深層学習 改訂第2版 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 

  • 2022年度 : 須山敦志. (2021). Juliaで作って学ぶベイズ統計学 (KS情報科学専門書)

​■ 個別ゼミ (別途設定)

各ゼミ員もしくはグループで特定のトピックに集中的に取り組みたい場合は、先生と時間を相談した上で、個別に発表や輪読などの形式でこの分野に精通された先生より指導を受けることができます。テーマ設定は統計科学に関連する内容(例：大規模データ、画像認識、自然言語処理、因果推論など)であれば自由に設定できます。片山 : 大学生の間くらいしか集中的に勉強する機会はなかなか取れませんので，積極的に企画してください．ひとグループにつき，1週間に1時間くらいは時間を取れるようにがんばります(^^)

  • 2019年度 : 岩崎学. (2015). 統計的因果推論, 朝倉書店

  • 2019年度 : Abadie, A., Diamond, A., & Hainmueller, J. (2010). Synthetic control methods for comparative case studies: Estimating the effect of California’s tobacco control program. Journal of the American statistical Association.

  • 2020年度 : Xu, Y. (2017). Generalized synthetic control method: causal inference with interactive fixed effects models. Political Analysis.

​■ 研究プロジェクト(経済学部)

経済学部が授業として提供している研究プロジェクトは下記の条件付きで受け入れます:

  • ​テーマが統計科学・機械学習・計量経済の分野であること．

  • 学部レベルの線形代数・微分積分・確率をマスターしていること．

  • ​機械学習をテーマに選ぶ場合は，最適化理論についても理解していること．

​より詳細については片山まで直接お尋ねください．

​■ Independent research project

##This is just the English version of the above message

Independent research projects offered by the Faculty of Economics are accepted with the following conditions:

  • ​the topic must be in the field of statistical science, machine learning, or econometrics;

  • students should have mastered undergraduate level of linear algebra, differential and integral calculus, and probability theory;

  • students should also understand optimization theory well if you select machine learning as your topic.

​For more details, please contact me directly.

Q and A​

Q. 私は統計学に対して難しいというイメージを持っています．興味はあるが，ついて行けるか心配です...

  • 確かに微分積分や線形代数など，習得が必須なことも多いし，簡単ではありません．しかし，先生が用意される輪読のテキストや演習でも，数学の基礎的事項に触れることも度々あります．また，ゼミ生同士でも勉強会を行い，お互いにレベルアップを図っていくこともできます．

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Q. 統計ソフトが全くできないんですが，大丈夫でしょうか...

  • ​片山研究会では，Rを使った演習を行なっています．先生の作られたビデオで事前に学習し，実際の授業時間にはいくつかの実践的課題に対して，Rのコーディングを行います．初歩的なことから丁寧に指導していただけます．3年生の中にもR未経験者が何名かいます．

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Q. 夏休みなどに課題は出されますか?

  • 2021年度はありませんでした．個別ゼミやサブゼミは別途開催されておりました．

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Q. 先輩方はどのような理由で片山研究会に入られたのですか?

  • これからの社会で生きていく上で統計学のスキルは欠かせないと考えたからです．

  • ​単に統計学をしっているということだけでなく，使えるぐらいまでになりたいと思いました．

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Contact

Email: katayama0laboratory＠gmail.com​

(※ 「＠」は実際には半角の@です。（そのままコピーしても送れません）)

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