日本語

Course Code etc
Academic Year 2025
College Graduate School of Science
Course Code LC167
Theme・Subtitle 交換可能性とその応用/Exchangeability and its applications
Class Format Face to face (all classes are face-to-face)
Class Format (Supplementary Items) 対面
Campus Lecture
Campus Ikebukuro
Semester Spring Semester
DayPeriod・Room Thu.2
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Credits 2
Course Number MAT6590
Language Japanese
Class Registration Method Course Code Registration
Assigned Year 配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。
Prerequisite Regulations
Acceptance of Other Colleges 履修登録システムの『他学部・他研究科履修不許可科目一覧』で確認してください。
Course Cancellation -(履修中止制度なし/ No system for cancellation)
Online Classes Subject to 60-Credit Upper Limit
Relationship with Degree Policy 各授業科目は、学部・研究科の定める学位授与方針(DP)や教育課程編成の方針(CP)に基づき、カリキュラム上に配置されています。詳細はカリキュラム・マップで確認することができます。
Notes CA219統計数学諸論1、RC167統計数学特論1と合同授業

【Course Objectives】

This course aims to understand the exchangeability of a sequence of random variables, which is the basis of combinatorial probability models and Bayesian statistics. Exchangeability means that the distribution of a finite sequence of any length given by truncation of an infinite sequence is invariant under permutations of the order.

【Course Contents】

After reviewing the basic concepts of probability theory, this course will present the martingales and exchangeability of a sequence of random variables and their applications. A basic knowledge of probability theory is recommended, but supplementary information will be provided as necessary. Applications to combinatorial stochastic models and Bayesian statistics will also be touched upon. Knowledge of statistics is not assumed.

Japanese Items

【授業計画 / Course Schedule】

1 確率空間と確率変数/Probability space and random variables
2 確率変数列の収束/Convergence of a sequence of random variables
3 一様可積分性/Uniform integrability
4 条件付き確率/Conditional probability
5 コルモゴロフの0-1法則/Kolmogorov's 0-1 law
6 大数の法則/Law of large numbers
7 離散時間マルチンゲール/Discrete time martingales
8 ドゥーブの任意抽出定理/Doob's optional sampling theorem
9 ドゥーブの不等式/Doob's inequality
10 マルチンゲール収束定理/Martingale convergence theorem
11 交換可能性/Exchangeability
12 ド・フィネッティの表現定理/de Finetti's representation theorem
13 分割上の確率分布/Probability distributions on partitions
14 ベイズ混合モデル/Bayesian mixture models

【活用される授業方法 / Teaching Methods Used】

板書 /Writing on the Board
スライド(パワーポイント等)の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above

【授業時間外(予習・復習等)の学修 / Study Required Outside of Class】

授業時間外の学習に関する指示は,履修登録完了後に「Canvas LMS」上で履修者に対して行う。

【成績評価方法・基準 / Evaluation】

種類 (Kind)割合 (%)基準 (Criteria)
平常点 (In-class Points)100 レポート(40%x2回)(80%)
授業への参加度(20%)(20%)
備考 (Notes)

【テキスト / Textbooks】

なし/None

【参考文献 / Readings】

No著者名 (Author/Editor)書籍名 (Title)出版社 (Publisher)出版年 (Date)ISBN/ISSN
1 舟木 直久 『確率論』 朝倉書店 2004 4254116004
2 伊藤 清 『確率論』 岩波書店 1991 9784000078160
3 Aldous, DJ Exchangeability and Related Topics Springer 1983 9783540152033
4 Billingsley, P Probability and Measure Wiley 2012 9781118122372

【履修にあたって求められる能力 / Abilities Required to Take the Course】

【学生が準備すべき機器等 / Equipment, etc., that Students Should Prepare】

【その他 / Others】

【注意事項 / Notice】