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| 開講年度 | 2019 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 |
工学部情報工学科／総合工学科情報工学コース ・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 | |
| ナンバリングコード | EN-INBS-1
※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。 |
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| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
前期 |
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| 開講時間 |
金曜日 5, 6時限 |
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| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 木村 文隆（非常勤講師） | |
| KIMURA, Fumitaka | ||
| 授業の概要 | 不確定な事象の性質を数学的に扱って有用な情報を得ようとする手段は、信頼性工学、シミュレーション、パターン認識などの工学分野にとどまらず、経済学、社会学などの人文科学でも広く利用されている。この講義では、不確定事象を数学的に扱う方法（確率論）を学習し、さらに、ある不確定事象の観測結果から、確率論に基づいてその事象の確率的な性質を推定および検定する方法（統計学）を学習する。 |
|---|---|
| 学修の目的 | はじめに、確率の概念を導入してベイズの定理などの基本法則を学ぶ。次に、確率を数学的に取り扱うために、確率変数を導入して、分布、期待値、分散などを定義した後、身長の分布など、実際に世の中に現れる代表的な分布について学ぶ。さらに、全体の分布がわからないときに、その一部分を取り出した結果から全体をおしはかる推測統計について学び、分布の特性値を評価する推定と、分布に対する仮定が成り立つかどうかを判定する検定の方法を学ぶ。 |
| 学修の到達目標 | ベイズの定理を利用して事後確率を計算することができる。 確率変数の概念を理解して、期待値と分散の定義を知り計算ができるようになる。 ２変数，多変数の分布が理解できるようになり、共分散行列，相関係数が計算できる。 正規分布や代表的な分布について理解する。 母集団と標本の概念を理解して、点推定と区間推定について学び利用できるようになる。また、仮説と検定の知識を得て応用できるようになる。 |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | 評価は、定期試験（100点）の点数で行い、点数／10を四捨五入して最終成績とし、最終成績６以上を合格とする。 |
| 授業の方法 | 講義 |
| 授業の特徴 |
その他、能動的要素を加えた授業（ミニッツペーパー、シャトルカードなど） |
| 授業改善の工夫 | |
| 教科書 | 確率・統計（薩摩順吉、岩波書店） |
| 参考書 | これだけはおさえたい確率統計（塚田真一著、実教出版） 確率・統計I（縄田和満著、丸善出版） |
| オフィスアワー | 講義終了後に教室または第２合同棟５階木村教官室にて対応。電子メールによる受け付け可、E-mail:kimura@hi.info.mie-u.ac.jp, be7iwxcx@zm.commufa.jp |
| 受講要件 | |
| 予め履修が望ましい科目 | |
| 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 |
| 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。 |
| MoodleのコースURL |
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| 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、期待値、信頼区間、帰無仮説、有意水準 |
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| Key Word(s) | |
| 学修内容 | 第1回 確率の定義と性質 第2回 条件付き確率とベイズの定理 第3回 離散確率変数とその確率分布関数 第4回 連続確率変数とその確率分布関数 第5回 期待値と分散 第6回 モーメント 第7回 変数変換 第8回 多変数の確率分布 第9回 共分散と相関係数 第10回 ２項分布と大数の法則 第11回 ポアソン分布，多項分布と超幾何分布 第12回 中心極限定理と正規分布 第13回 母集団と標本 第14回 点推定と区間推定 第15回 仮説と検定 第16回 定期試験 |
| 事前・事後学修の内容 | 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。 |