Numbering Code		Year/Term	2022 ・ Year-round
Number of Credits	2	Course Type	Lecture
Target Year		Target Student
Language	Japanese	Day/Period
Instructor name	UMENO KEN (Graduate School of Informatics Professor)
Outline and Purpose of the Course	物理統計学(平衡統計力学、非平衡統計力学、経済物理学)の基礎とデータ科学に適用できる物理統計学的手法を具体例を通して学ぶ。
Course Goals	具体的な解析対象のデータに関して、適応できるデータ解析手法の動作原理と理論的な適用限界を理解する。
Schedule and Contents	第1回 　イントロダクション 　　　　物理統計学とデータ科学との関係の概要を説明する。その上で授業の進め方と準備・発表の方法を周知する。また、出席者の担当部分を決定する。 第2回-第5回　物理統計学(平衡統計力学、非平衡統計力学、経済物理学の基礎を具体的な物理モデルの解析を通して学習する。 第6回-第8回　宇宙電離圏観測に用いられる測位衛星データを対象とし、物理統計学的知見に基づきデータ解析を行う。 第9回-第12回　経済データ(金融市場)を対等とし、現代の仮説である効率的市場仮説の検証、 カオス的市場仮説の検証を、 物理統計学的知見に基づきデータ解析を行う。 第13回-第14回　分析結果の吟味と、更に良いデータ解析手法がないか吟味する。 第15回　まとめ
Evaluation Methods and Policy	討論への積極的な参加(10点) レポート(2回、各20点)、試験(50点)により評価する。 レポートおよび個別評価については到達目標の達成度に基づき評価する。 4回以上授業を欠席した場合には、単位を認めない。 レポートは全回提出を必須とする。 独自の工夫が見られるものについては、高い点を与える。
Course Requirements	物理統計学特論を履修していること。
Study outside of Class (preparation and review)	本科目の達成目標に到達するには、講義での学習の他に予習・復習が必要である。
Textbooks	Textbooks/References	必要に応じて講義中に紹介する。
References, etc.	必要に応じて講義中に紹介する。