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| 開講年度 | 2017 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 |
工学部情報工学科 ・専門教育 専門基礎教育科目 |
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| 受講対象学生 |
学部(学士課程) : 1年次 |
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| 選択・必修 | 必修 |
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| 授業科目名 | 確率・統計学 | |
| かくりつ・とうけいがく | ||
| Probability and Statistics | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| 他学部・他研究科からの受講 |
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| 市民開放授業 | 市民開放授業ではない | |
| 開講学期 |
後期 |
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| 開講時間 |
木曜日 5, 6時限 |
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| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 井須 尚紀（工学部） | |
| ISU, Naoki | ||
| 授業の概要 | 確率論と統計学は起源も目的も異なる分野として発展してきたが、統計解析の基盤として確率論の基礎は欠かせない。興味の対象の性質を知ろうとするとき、その対象から得られるデータの統計解析が重要な手段となる。これは計測データを扱う時のみならず、シミュレーションを行う時も同様である。本講義では、統計解析を中心課題として、確率論と統計学の初歩を学ぶ。 |
|---|---|
| 学習の目的 | 統計解析はデータの中に隠された真実を炙り出す。確率論の基本を理解し、データを見る目を養って統計学的センスを身につけることが本講義の目的である。 |
| 学習の到達目標 | データの統計解析の代表は、推定と検定であろう。統計処理の具体的演算は市販のアプリケーションソフトに任せればよい。重要なのは統計処理の正しい選択が出来る力である。そのためには、確率変数、確率密度、確率分布といった確率論の基礎や、標本、統計量、推定値、仮説検定など、統計学の基礎の理解が求められる。 |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 授業の方法 | 講義 |
| 授業の特徴 | 能動的要素を加えた授業 |
| 教科書 | これだけはおさえたい確率統計（塚田真一著、実教出版） |
| 参考書 | 講義内容をしっかり理解したい人に…… スッキリわかる確率統計（皆本晃弥著、近代科学社） もう一歩踏込んで勉強したい人に…… 確率・統計I（縄田和満著、丸善出版） 統計の根本を知りたい人に…… 統計学のセンス（丹後俊郎著、朝倉書店） さらに勉強したい人にお薦めの統計学の古典…… 医学への統計学（丹後俊郎著、朝倉書店） |
| 成績評価方法と基準 | 評価は講義中に実施する小テスト、レポート、および定期試験によって行う。小テストとレポートの成績を40％以内の範囲で総合得点（満点100）に算入する。総合得点が60％以上を合格とする。 |
| オフィスアワー | 毎週月曜日9:30〜12:30 場所：情報工学棟４階井須教員室あるいは人間情報学研究室１ |
| 受講要件 | |
| 予め履修が望ましい科目 | 工業数学I |
| 発展科目 | 情報理論、情報通信工学、システム工学、制御工学、情報工学実験、卒業研究 |
| 授業改善への工夫 | |
| その他 | 各回の講義を受講するにあたって、予習および復習が必要。 |
| キーワード | 条件付確率、確率密度関数、分布関数、正規分布、無作為抽出、大数の法則、中心極限定理、十分統計量、期待値、信頼区間、帰無仮説、有意水準 |
|---|---|
| Key Word(s) | |
| 学習内容 | 第１回 データの要約（可視化） 第２回 データの要約（特性値） 第３回 確率 第４回 確率変数 第5回 確率変数 第6回 確率分布（離散型） 第7回 確率分布（離散型） 第8回 確率分布（連続型） 第9回 確率分布（連続型） 第10回 母集団と標本 第11回 統計的推測（点推定） 第12回 統計的推測（区間推定） 第13回 仮説検定（パラメトリック検定） 第14回 仮説検定（パラメトリック検定） 第15回 仮説検定（ノンパラメトリック検定） 第16回 定期試験 |
| 学習課題(予習・復習) | 毎回、必ず予習して来ること。また、復習を怠らないこと。教科書の例題や章末問題等を自分の力で解答すること。 |
| ナンバリングコード(試行) | EN-INBS-1 |
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※最初の2文字は開講主体、続く4文字は分野、最後の数字は開講レベルを表します。 ナンバリングコード一覧表はこちら