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講義概要/Course Information
2020/04/28 現在

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
MTH205e MTH205f MTH205g MTH205h MTH205i
開講年度
/Academic year
2020年度 開講年次
/Year offered
1
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
開講学科・専攻
/Cluster/Department
Ⅱ類
担当教員名
/Lecturer(s)
小川 朋宏
居室
/Office
西10-835
公開E-Mail
/e-mail
tomo.ogawa@uec.ac.jp
授業関連Webページ
/Course website
http://www.quest.lab.uec.ac.jp/ogawa/
更新日
/Last updated
2020/03/19 11:25:07 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
/Topic and goals
この講義では,確率から始めて統計における諸概念を説明する.本講義では,教科書を指定する.指定した教科書に沿って講義を進めるが,その内容の多くを練習問題を通して学んでもらう.演習問題を解き,教科書の内容を理解しする過程を通じ,数理統計学の本質と面白さを理解することが目標である.
前もって履修
しておくべき科目
/Prerequisites
微分積分学
前もって履修しておくこ
とが望ましい科目
/Recommended prerequisites and preparation
線形代数学
教科書等
/Course textbooks and materials
E. クライツィグ(田栗訳), 「確率と統計(原著第8版)」, 培風館, 1999.
参考書・参考資料等
薩摩順吉, 「確率・統計」, 岩波, 1989.
伏見正則, 「確率と確率過程」, 朝倉書店, 2004.
授業内容と
その進め方
/Course outline and weekly schedule
授業計画(多少の変更がありうる)
第1回:はじめに:データとその表現,平均的大きさと広がり
第2回:確率:実験,結果,事象
第3回:確率:確率の公理へ
第4回:確率:順列・組み合わせ
第5回:確率:確率変数と確率分布
第6回:確率:期待値,平均,分散
第7回:第1回から6回までのまとめ
第8回:確率:2項分布,ポアソン分布,超幾何分布
第9回:確率:ガウス分布
第10回:確率:多変数の確率分布
第11回:統計:ランダム抽出
第12回:統計:パラメータの推定,最尤法
第13回:統計:信頼区間
第14回:統計:仮説の検定
第15回:統計:相関分析
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
授業時間外の学習
(予習・復習等)
/Preparation and review outside class
演習問題を解くことを通じての復習が大事である.
成績評価方法
および評価基準
(最低達成基準を含む)
/Evaluation and grading
出席回数,レポート,試験による.
オフィスアワー:
授業相談
/Office hours
月曜日5限.これ以外でも受け付けるが,メイルによる事前コンタクトをとること.
学生へのメッセージ
/Message for students
確率や統計の考え方は,科学技術の基礎として大変重要な意味を持っています.工学のどのような分野においても,実験や観測の結果を解析し,そこから意味のある結論を引き出すという過程があります.この課程において,統計的な考え方が非常に重要な役割を果たします.理工系の専門分野の基礎として位置づけられる重要講義の1つです.
その他
/Others
講義は指定教科書に沿って行われますが,教科書をそのまま説明するのではなく,補足説明,別な導出法,別な例題の計算等,教科書の内容の理解に役立つと思われる部分で,教科書には記載のない事項を取り入れることも行っています.
キーワード
/Keyword(s)
事象と確率, 確率変数, 確率分布, 期待値, 分散, パラメータ推定, 仮説の検定