シラバス参照
|
シラバス参照
|
| 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 |
MTH402s | ||
| 開講年度 /Academic year |
2020年度 | 開講年次 /Year offered |
2/3/4 |
| 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 |
先端工学基礎課程 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
山本（渉）・金 | ||
| 居室 /Office |
|||
| 公開E-Mail |
講義の際にお知らせします | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
なし | ||
| 更新日 /Last updated |
2020/03/02 18:49:16 | 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 |
本講義では，確率論の基礎を学んだ上で統計学の入門について学習し，確率・統計の諸概念が運用できる基礎力を養うことを目標とする． |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目 /Prerequisites |
基礎微分積分学第一，第二 |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目 /Recommended prerequisites and preparation |
ベクトルと行列第一，第二 |
| 教科書等 /Course textbooks and materials |
教科書：久保木 久孝 著『確率・統計解析の基礎』 （朝倉書店） |
| 授業内容と その進め方 /Course outline and weekly schedule |
確率の知識が無いことを前提として，授業のほぼ4/5を確率論の講義に当てる．その知識をベースに，できるだけ具体的な問題への適用例なども取りあげ，統計学の基本的な手法が適用できる力を養うことを目標にする． (a) 授業内容 第 1回：標本空間と確率 第 2回：条件つき確率と独立性 第 3回：確率変数と分布関数 第 4回：確率変数の期待値 第 5回：確率ベクトルと同時分布関数 第 6回：周辺分布と確率変数の独立性 第 7回：確率変数の従属性（共分散，相関係数） 第 8回：大数の法則 第 9回：中心極限定理 第10回：離散型分布（１） ベルヌーイ分布，二項分布 第11回：離散型分布（２） 幾何分布，ポアソン分布 第12回：連続型分布（１） 指数分布 第13回：連続型分布（２） 正規分布 第14回：統計的推測の基礎 第15回：尤度と点推定 (b) 授業の進め方 授業は基本的に板書によって進められる．毎授業時間に演習問題を与え解答させる． |
| 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 |
講義で与えた課題問題を必ず解いて復習すること． |
| 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 |
評価は，演習への取り組みと学期末試験の成績とを総合的に判定して行う． 合格の最低基準は，演習課題の復習問題や同レベルの類題を解くことができる学力を身につけたかどうかである． |
| オフィスアワー： 授業相談 /Office hours |
講義終了後． |
| 学生へのメッセージ /Message for students |
数学を理解するには，とにかく紙と鉛筆を使って計算してみることである．できるだけ多くの問題を解いてみることを望む． |
| その他 /Others |
なし |
| キーワード /Keyword(s) |
確率，確率変数，確率分布，モーメント，大数の法則，中心極限定理，尤度 |