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龍谷大学
先端理工学部
数理・情報科学課程
樋口
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計算科学特論(2026)
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対象
龍谷大学大学院
先端理工学研究科
M12回生
インストラクタ
樋口三郎
(
先端理工学部
数理・情報科学課程
)
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確率統計 統計検定 大学院生 - 大学院生 - 樋口三郎の授業情報@龍谷大学先端理工学部数理・情報科学課程
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2026年夏の夜のTeam539研究会(2026-07-30)
数理情報基礎演習Bで数学検定・統計検定 学習/受験相談会(2026-01-12)
2025年冬の夜のTeam539研究会(2025-12-18)
第5回数学教育セミナーで発表+パネル(2023-03-04)
2022年11月の統計検定の受験準備説明会(2022-11-17)
2022年12月の統計検定受験サポート(2022-10-28)
龍大生向け統計検定データサイエンス発展 検討・勉強会(2021-12-17)
MoodleMoot Japan 2021でライトニングトーク「Moodleでの匿名の非同期協調学習」(2021-02-19)
スケジュールと授業資料
教科書: なし
LearnMoodle
この授業の配布資料すべて
補講:土曜午後,2026-07-24金,25土
L01(04/13月3)
資料
04/18
解
08/05
母比率の推定再訪・離散-連続型確率変数
L02(04/20月3)
資料
08/05
解
08/07
母数の最尤推定・ベイズ推定
L03(04/27月3)
資料
08/07
解
08/07
共役事前分布・母数の区間推定
H01(05/04月3)
祝日授業なし
L04(05/11月3)
資料
08/07
解
08/07
正規分布の母数のベイズ推定
L05(05/18月3)
資料
08/07
解
05/25
線形回帰モデルにおけるベイズ推定
L06(05/25月3)
資料
05/25
解
08/07
マルチレベルモデルのベイズ推定・混合ガウス分布
L07(06/01月3)
資料
08/07
解
06/08
潜在変数モデルのベイズ推定・ディリクレ分布
L08(06/08月3)
資料
06/08
解
08/10
一般化線形モデルとベイズ推定
L09(06/15月3)
資料
08/10
解
08/10
時系列データと時系列データの解析
L10(06/22月3)
資料
08/10
解
07/06
時系列モデルとしてのマルコフ連鎖
L11(06/29月3)
資料
07/06
解
07/06
マルコフ連鎖の定常分布・極限分布,周期的・可約
L12(07/06月3)
資料
07/06
解
08/10
時系列の状態空間モデル
L13(07/13月3)
資料
08/10
解
08/10
因子分析 Factor Analysis
L14(07/20月3)
資料
08/10
解
08/10
2標本t検定とHotellingのT2検定
L15(07/27月3)
資料
08/10
解
08/03
分散分析と多変量分散分析 ANOVA and MANOVA
L16(08/03月3)
資料
08/03
解
08/10
ブートストラップ法
定期試験期間中の普通の授業
ガイド
Google Colab
Google Colaboratory
(龍大Googleアカウントで)
(項目別)
Pythonプログラミング入門
(東京大学 数理・情報教育研究センター)
pandas
https://utokyo-ipp.github.io/7/7-1.html
matplotlib
https://utokyo-ipp.github.io/appendix/5-matplotlib.html
Jupyter
https://utokyo-ipp.github.io/appendix/1-jupyter-notebook.html
(教科書)
プログラミング演習 Python 2019
(京都大学 喜多一)
https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/245698/1/Version2020_02_13_01.pdf
a> のp.174から, numpy, matplotlib, pandas の説明
(-2019カリキュラムの科目)
応用プログラミング
高橋隆史先生
(教科書)
Python実践レシピ
(データ分析や多変量解析のようなデータ分析指向)
(教科書)
Python ゼロから始めるプログラミング
(Cでのプログラミング経験を仮定しない)
(教科書)
ゼロから学ぶPythonプログラミング
(進んだ話題まで含む)
numpy
https://numpy.org/
pandas
https://pandas.pydata.org/
scipy.stats
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/reference/stats.html
statsmodels
https://www.statsmodels.org/