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 |
2021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) |
山本 渉 | ||
| 居室 /Office |
西5-601 | ||
| 公開E-mail |
学務情報システムにログイン後のシラバスに記載しています | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
Google Classroom上のクラス | ||
| 更新日 /Last update |
2021/09/28 16:14:44 | 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（対象を数理的に把握するための模型）構築の基礎を与える数理情報科学として重要性が増し社会的ニ－ズが高まっている．確率論の知識をベースに，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． |
|---|---|
| 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） |
教科書：藤澤洋徳 (2006) 『確率と統計』（朝倉書店） 参考書：久保木久孝 (2007) 『確率・統計解析の基礎』（朝倉書店） |
| 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） |
統計的分析法の基礎となる推定論と検定論について詳細に講義する．授業では，さまざまな統計分析の理論的な背景について解説し，それを理解した上で，分析法の適用について学ぶ． (a) 授業内容 第 1回：統計的推測の基礎（１）母集団のパラメトリックモデル，標本抽出，統計量 第 2回：統計的推測の基礎（２）尤度関数，十分統計量 第 3回：点推定（１）最尤推定量，推定量の不偏性と一致性 第 4回：点推定（２）推定量の精度の評価 第 5回：区間推定 第 6回：正規母集団に関する統計的推測（１）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（１）母数に関する点推定と区間推定 第 8回：中間試験と解説 第 9回：仮説検定（１）検定の過誤，有意水準 第10回：仮説検定（２）尤度比，最強力検定の構成 第11回：正規母集団に関する統計的推測（２）母数に関する仮説検定 第12回：正規母集団に関する統計的推測（３）２標本問題 第13回：母集団比率に関する統計的推測（２） 母数に関する仮説検定 第14回：母集団比率に関する統計的推測（３） 適合度の検定 第15回：分割表による独立性の検定 (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． |
| 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） （1,000文字以内） /Evaluation and grading （up to 1,000 letters） |
中間試験と期末試験によって評価する． 合格の最低基準は，演習課題の復習問題や同程度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（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
月曜日５限（事前にアポイントが必要）． |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
「確率論」の内容は、前提とできたらいいな、と考えています。 |
| その他 /Others |
統計学はUECクラウドアカウントでログインした後のGoogle Classroomを用います。 https://classroom.google.com/ にアクセスして、クラスコード u3lnutc を用いて、クラス登録してください。毎回の講義に用いる資料や、ZoomミーティングのコードもGoogle Classroomの中のクラスでお伝えします。(2021.09.28更新) |
| キーワード /Keywords |
推定論，検定論，尤度 |