京都大学 国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター

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セミナー

2018年9月3日(月)

講義 1Markov chain Monte Carlo with application to molecular properties (English lecture)

講演者

Daniel Packwood (Senior Lecturer; Institute for Integrated Cell Materials Sciences (iCeMS), Kyoto University)

講演・講義概要

Elementary statistics focuses on the following problem: given a sample of data, compute the probability distribution of the data. In this lecture, we will focus on the inverse problem: given a probability distribution, generate a sample of data. To solve this inverse problem, we will study the Markov chain Monte Carlo (MCMC) method. The MCMC method involves simulating a random walk (a Markov chain), which explores the domain of the probability distribution. The MCMC method will be introduced by considering a simple application to chemical physics, and a hands-on tutorial using the statistical package R will be included. No specialist background in chemical physics or R is required.

講演者略歴

Daniel Packwood obtained a PhD in chemical physics from the University of Canterbury in New Zealand in 2010. From 2010 – 2012 he was a JSPS Postdoctoral Fellow at the Department of Chemistry, Graduate School of Science, Kyoto University, and from 2012 – 2016 he was an Assistant Professor in the Mathematical Sciences Group at the Advanced Institute for Materials Research, Tohoku University. Since 2016, he has been a Senior Lecturer and Principal Investigator at the Institute for Integrated Cell Materials Sciences (iCeMS) at Kyoto University. His research focuses on structure prediction for nanomaterials, using a combination of data science and physics-based computational methods.

2018年9月10日(月)、11日(火)

講義 2-1および2-2は同時受講が前提となっております。

講義 2-1実証分析の基礎として回帰分析とその応用

講演者

松井 啓之 (京都大学経営管理大学院 教授)

講演・講義概要

近年、経済学をはじめとする社会科学分野では、実際のデータを用い、様々な理論を証明しようとする実証分析が重要になっています。政策決定をはじめとして意思決定をする際に、実証分析が必須となっており、そのツールとして計量経済学が用いられています。
本演習では、基礎的な統計学を修めた学生等を対象にして、計量経済学の主要なツールである単回帰分析および重回帰分析について、実際にデータを用いた演習を行いながら解説します。さらに、ヘドニックアプローチやスコアリングなど、回帰分析を用いた応用分野について紹介します。
なお、演習に関しては、主に計量経済学のフリーソフトウェアgretl用い、Eviewsやstata、R言語等について補足する予定です。

講義 2-2回帰分析を用いた実証分析入門

講演者

松井 啓之 (京都大学経営管理大学院 教授)

講演・講義概要

近年、経済学をはじめとする社会科学分野では、実際のデータを用い、様々な理論を証明しようとする実証分析が重要になっています。政策決定をはじめとして意思決定をする際に、実証分析が必須となっており、そのツールとして計量経済学が用いられています。
本演習では、計量経済の基礎を修めた学生等(「実証分析の基礎として回帰分析とその応用」受講者)を対象にして、実証分析としての因果関係の効果を分析する回帰分析を用いた基本的な手法について、実際にデータを用いた演習を行いながら解説します。さらに、経済学のみならず社会科学分野における応用について、実際のデータを用い学習します。
なお、演習に関しては、主に計量経済学のフリーソフトウェアgretl用い、Eviewsやstata、R言語等について補足する予定です。

講演者略歴

松井啓之 京都大学経営管理大学院 教授
専門:計画理論、意思決定支援、ゲーミングシミュレーション

講義準備

演習ではメディアセンター南館のコンピュータを用いますので特に事前準備は不用です(ログインにECS-IDまたはSPS-IDが必要です)
学外の方およびもしご自身のノートPCで演習を受けたい方は、以下のものをご準備ください:

ノートPC、および、gretlのインストール
(gretlの入手・インストールについては http://gretl.sourceforge.net/ をご参照ください)

2018年9月12日(水)

講義 3Jupyterを使った気象データ解析

講演者

榎本 剛 (京都大学防災研究所 准教授)

講演・講義概要

気象の観測や予測データには,テキストや数値,画像など様々なフォーマットがあります。大気の状態について把握し,その運動を理解するためには,大量のデータを処理し,扱いやすい形式に変換したり,別の物理量を計算したり,分かりやすい図を描いたりする必要があります。このセミナーでは,気象学・気候学の基礎知識について学び,Jupyterを使って,極力ウェブブラウザ上でデータ処理や可視化に挑戦してみましょう。

講演者略歴

京都大学防災研究所 准教授 榎本剛
JAMSTECアプリケーションラボ 招聘主任研究員
専門分野: 気象力学,大気シミュレーション,数値計算法,データ同化