シラバス参照
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シラバス参照
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| 講義概要/Course Information |
| 科目基礎情報/General Information |
| 授業科目名 /Course title (Japanese) |
統計学 | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Statistics | ||
| 科目番号 /Code |
INS401a INS401b INS401c INS401d | ||
| 開講年度 /Academic year |
2019年度 | 開講年次 /Year offered |
2 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
後学期 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
情報理工学域 |
| 授業の方法 /Teaching method |
講義 | 単位数 /Credits |
2 |
| 科目区分 /Category |
専門科目 | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
Ⅰ類 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
椿 美智子 | ||
| 居室 /Office |
西5-705 | ||
| 公開E-mail |
tsubaki@se.uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
なし | ||
| 更新日 /Last update |
2019/07/18 17:44:20 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 講義情報/Course Description |
| 主題および 達成目標（2,000文字以内） /Themes and goals（up to 2,000 letters） |
統計学は，あらゆる学問・産業分野において，モデル構築の基礎として重要性が高まっている。確率論の知識をベースに，具体的な問題への適用例も取り上げながら，統計学の基本的な手法を適用できる力を養うことを目標にする。 |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目（1,000文字以内） /Prerequisites（up to 1,000 letters） |
微分積分学第一.第二，確率論 |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目（1,000文字以内） /Recommended prerequisites and preparation（up to 1,000 letters） |
線形代数学第一，第二，解析学 |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
授業中に指示する。 |
| 授業内容と その進め方（2,000文字以内） /Course outline and weekly schedule（up to 2,000 letters） |
統計的方法の基礎となる推定と検定について詳細に講義する。 第１回：統計的推測の基礎（母集団，標本，統計量） 第２回：推定量の求め方（最尤法） 第３回：推定量の統計的性質１（不偏性，有効性） 第４回：推定量の統計的性質２（十分性，一致性） 第５回：区間推定 第６回：正規母集団に関する統計的推測（母数に関する点推定と区間推定） 第７回：母集団比率に関する統計的推測（母数に関する点推定と区間推定） 第８回：中間試験とその解説 第９回：仮説検定１（検定の過誤，有意水準，検出力） 第10回：正規母集団の母数に関する仮説検定 第11回：仮説検定２（最強力検定の構成） 第12回：仮説検定３（尤度比検定） 第13回：正規母集団の２標本の場合の仮説検定 第14回：母集団比率の母数に関する仮説検定 第15回：分割表による独立性の検定 |
| 実務経験を活かした 授業内容 (実務経験内容も含む) /Course content utilizing practical experience |
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| 授業時間外の学習 （予習・復習等）（1,000文字以内） /Preparation and review outside class（up to 1,000 letters） |
講義時間で学んだ内容について，各自，自分で解けるように復習し，講義内容の理解を深めておくこと。 |
| 成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） （1,000文字以内） /Evaluation and grading （up to 1,000 letters） |
評価方法：中間試験，期末試験，レポート，演習の総合結果で評価する。 評価基準：合格の最低基準は，演習問題と同程度の類題を解くことができること |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
月曜日：14:40～15:00（相談がある場合は，E-mailで事前に内容を簡単に連絡して下さい。） |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
統計学の基礎を理解して，色々な分野で応用できるようにしましょう！ |
| その他 /Others |
特になし。 |
| キーワード /Keywords |
統計的推測，最尤推定量，点推定，区間推定，仮説検定，尤度比検定 |