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) |
確率統計 | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Probability and Statistics | ||
| 科目番号 /Code |
MTH303j MTH303k MTH303m MTH303n MTH303p | ||
| 開講年度 /Academic year |
2019年度 | 開講年次 /Year offered |
2 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
前学期 | 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 |
Ⅲ類 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
千葉 一永 | ||
| 居室 /Office |
東4-824 | ||
| 公開E-mail |
kazchiba@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
特になし | ||
| 更新日 /Last update |
2019/02/28 08:37:19 | 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） |
本講義は，確率・統計の基礎を学び，工学から得られた観測・実験・調査データなどを解析する能力を身につけることを目的としています． |
|---|---|
| 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，線形代数学第一，第二 |
| 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） |
特になし |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
参考書：国沢清典編：「確率統計演習１ 確率」，培風館 久保木久孝著：｢確率・統計解析の基礎｣，朝倉書店 服部哲也著：｢理工系の確率・統計入門｣，学術図書出版社 渡辺澄夫・村田昇著：｢確率と統計｣，コロナ社 野村由司彦著：｢確率・統計入門｣，コロナ社 東京大学教養学部統計学教室編：「統計学入門」，東京大学出版会 東京大学教養学部統計学教室編：「自然科学の統計学」，東京大学出版会 |
| 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） |
第１回：事象と確率 第２回：確率の基礎概念，条件付き確率 第３回：事象の独立，確率の公式 第４回：ベイズの定理，同時確率，条件付確率，事前確率，事後確率 第５回：１次元の離散的確率変数（確率分布，分布関数，平均，分散，標準偏差）と工学分野でよく用いられる離散分布（二項分布，ポアソン分布） 第６回：１次元の連続的確率変数（確率密度関数，分布関数，平均，分散，標準偏差） 第７回：工学分野でよく用いられる連続分布（正規分布，一様分布，指数分布） 第８回：多次元の確率変数と分布（同時分布，周辺分布，条件付き分布） 第９回：中間試験 第10回：統計的推論と標本データ，点推定（最尤法） 第11回：母平均と母分散の点推定，良い推定量の条件（不偏性，有効性，一致性） 第12回：区間推定，母平均の区間推定、母分散の区間推定 第13回：統計的仮説検定（検定の過誤，有意水準，検出力），母平均の検定 第14回：母分散の検定，二群の差の検定（母平均，母分散） 第15回：期末試験 |
| 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） |
予習は不要です．講義で扱う内容が多いため，講義中に演習は一切できません．講義時間で学んだ内容について，例題を各自解く等，復習をし，講義内容の理解を深めて下さい． |
| 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） |
(a)評価方法：中間試験および期末試験の総合結果で評価する． (b)評価基準：確率・確率分布，推定，検定の各内容を理解し，その単元の問題が実際に解けることを最低基準とする． |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
木曜日：14:40～16:00（相談がある場合は，E-mailで事前に御連絡下さい） |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
確率・統計の基本を理解して，工学的データの解析に活用できるようにしましょう．教科書は指定致しませんが，自分に適した参考書を用意することを強くお勧め致します． |
| その他 /Others |
特になし |
| キーワード /Keywords |
確率，確率分布，点推定，区間推定，仮説検定 |