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科目の基本情報

開講年度	2018 年度
開講区分	工学研究科(博士前期課程)情報工学専攻
領域	主領域 : C
受講対象学生	大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次, 2年次
選択・必修
授業科目名	知能システム演習 II
	ちのうしすてむえんしゅう 2
	Intelligence System Exercise II
単位数	1 単位
他学部・他研究科からの受講	他専攻の学生の受講可
市民開放授業	市民開放授業ではない
開講学期	後期
開講時間	金曜日 3, 4時限
開講場所	教員が指定した研究室
担当教員	小川　将樹（工学研究科情報工学専攻）
	OGAWA, Masaki

学習の目的と方法

授業の概要	知的データ処理を進めるに上で統計学は必要不可欠かつ有効な科学的検証手段である．統計学の基礎と使い方を正しく身につければ，各種データや解析結果に対しての扱い方，検証方法，考察において大きな武器となり得る．そこで本授業では，知能システム工学に応用可能な統計学に関する文献を選定し，輪講型式を取って詳しく読み進めていく．また，適宜討論の時間を設け，相互に意見や考えを述べる機会を持ち，統計的データ処理や評価方法に関する深い理解と論理的考察能力を養う．
学習の目的	知能システム工学における統計学的検証法を理解し、統計学的データ処理や評価法および論理的考察能力を養うことを目的とする。
学習の到達目標	知的データ処理における統計学的検証手法を身につける．
ディプロマ・ポリシー	○ 学科・コース等の教育目標 ○ JABEE 関連項目 ○ 全学の教育目標 感じる力 　感性 　共感 　倫理観 　モチベーション ○主体的学習力 　心身の健康に対する意識 考える力 　幅広い教養 　専門知識・技術 ○論理的思考力 ○課題探求力 ○問題解決力 ○批判的思考力 コミュニケーション力 　情報受発信力 　討論・対話力 　指導力・協調性 　社会人としての態度 　実践外国語力 生きる力 　感じる力、考える力、コミュニケーション力を総合した力
授業の方法	演習
授業の特徴	能動的要素を加えた授業
教科書	スッキリわかる確率統計（皆本晃弥著、近代科学社） 統計的多重比較法の基礎（永田靖・吉田道弘著、サイエンティスト社）
参考書	確率・統計I（縄田和満著、丸善出版） これだけはおさえたい確率統計（塚田真一著、実教出版） 統計学のセンス（丹後俊郎著、朝倉書店） 医学への統計学【第３版】（丹後俊郎著、朝倉書店）
成績評価方法と基準	輪読状況，討論，発言を評価する．
オフィスアワー	毎週月曜日9:30〜12:00
受講要件
予め履修が望ましい科目	確率・統計学，知能システム演習 I
発展科目
授業改善への工夫
その他

授業計画

キーワード	統計学的推測，知的データ，仮説検定，交絡因子，多重比較
Key Word(s)
学習内容	1. 母集団と標本 2. 標本分布 3. カイ2乗分布・t分布・F分布 4. 統計的推測 5. 点推定 6. 区間推定 7. 仮説検定 8. 平均値の検定 9. 分散の検定 10. 比率の検定 11. 適合度検定 12. 多重比較法 13. ノンパラメトリック法 14. ステップダウン法 15. モデル選択
事前・事後学修の内容

ナンバリングコード(試行)

※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