本セミナーでは、東京大学 栗栖大輔准教授が登壇し、ノンパラメトリック統計の基礎を数値実験・実データ分析を通して解説します。

ノンパラメトリックな統計的推測は、母集団の分布を特定しない推測手法です。
分布を特定しないことから実社会への応用性や汎用性が非常に高く、現在でも盛んな研究が行われています。

例えば以下のような応用例が挙げられます。

• 経済学では、所得や貯蓄の格差を分析するために利用されるローレンツ曲線に対して、ノンパラメトリックな統計が用いられることがあります。
  
• 環境科学では、汚染物質の濃度分布の推定や環境評価に用いられます。たとえば、土壌中の重金属の濃度分布を推定するために、ノンパラメトリックなカーネル密度推定を利用します。
  
• 医療研究では、治療法や薬の効果の分析はしばしばノンパラメトリック回帰分析の考え方を利用して行われます。
• マーケティングでは、アンケート調査の分析をノンパラメトリック検定を用いて仮説検証を行ったり、売上に対するマーケティング変数の影響をノンパラメトリックに推定したりします。

本セミナーでは、経済学分野・医学分野にフォーカスし、ノンパラメトリック統計の基本的な考え方や有用性についての理解を深め、実践力・応用力の修得を目指します。

講義では、以下の内容について詳しく解説します。

確率分布の推定

• ノンパラメトリックな分布の推定
• ヒストグラムによるデータ分布の要約
• ヒストグラムとナイーブ推定
• カーネル密度推定

回帰分析

• ノンパラメトリック回帰分析
• ナイーブ回帰推定
• カーネル回帰推定

演習では、GDPや骨密度のデータについてRを用いて実践的なデータ分析を行い、実務や研究への応用力を身につけることを目指します。