データサイエンススクール126
データサイエンススクール 126
データ科学は科学研究の基本の一つであり、本学における数多くの研究活動において活用されています。このデータサイエンススクールは「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」拠点大学の活動として、多くの学生がデータ科学の最前線について知ることができ、さらにデータ科学の手法について、その利用法を体験しながら実践的に学ぶことができる機会を提供するように企画いたしました。
データ科学領域の最先端分野を基礎から学習･体験できるまたとない機会ですのでふるってご参加ください。
実施内容
SASを用いたシミュレーション入門(中級者向け)
■概要
バラツキを前提としたシステム、モデルの評価にシミュレーションは欠かせません。統計学自体の研究においても特性を評価するため乱数を用いたシミュレーションが用いられることがあります。本スクールでは統計解析システムのうちアカデミア向けに無料で使えるSAS OnDemand for Academics を用いて、６つのステップで乱数によるシミュレーションを体験してもらいます
■開催日時・場所
日時: 2026年2月18日 (水) 10:00 – 17:00
開催形式：対面・オンラインのハイブリッド開催
対面での開催場所は吉田南総合館北棟21号講義室（共北21講義室）
お申し込みいただければオンライン・対面どちらでの受講も可能
■講師
石塚直樹（京都大学医学系研究科附属医療DX教育研究センター特定教授）
■定員
50名
■実施内容
■実施内容
１．乱数発生の基本
２．SASの基本的な使い方
３．乱数の発生方法とシミュレーション：基礎編
・一様乱数を用いた円周率πの計算
・様々な分布に従う乱数列の発生方法
４．乱数の発生方法とシミュレーション：応用編
・シミュレーションによるカイ二乗検定の検出力の計算
・シミュレーションによるF検定の検出力の計算
■受講要件
・京都大学および他大学に所属する学生，または社会人の方
・当日，インターネット接続可能なノートパソコン(PC/Mac)を用意できる方
・当日は以下のリンクを利用します。
https://welcome.oda.sas.com/
事前にSAS profileを作成して当日にSign In可能な状態にしておいてください
・統計入門単位取得程度の統計学に関する知識（信頼区間、仮説検定を理解していること）を前提とします。
