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 |
MTH205e MTH205f MTH205g MTH205h MTH205i | ||
| 開講年度 /Academic year |
2022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 | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
Ⅱ類 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
SANTOSO BAGUS | ||
| 居室 /Office |
西１ー４１７号室 | ||
| 公開E-mail |
santoso.bagus@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
https://sites.google.com/gl.cc.uec.ac.jp/prob-stat-santoso/ | ||
| 更新日 /Last update |
2022/09/21 20:26:29 | 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） |
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， その内容の多くを講義資料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（1,000文字以内） /Prerequisites（up to 1,000 letters） |
微分積分学 |
| 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 |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
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 伏見正則, 「確率と確率過程」, 朝倉書店, 2004. 薩摩順吉, 「確率・統計」, 岩波, 1989. |
| 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） |
最近のより詳細な情報（遠隔授業に関することやgoogle-classroomのコードやzoomのリンクなど） については授業関連Webページ(学内アクセス・大学googleアカウント必須)を見てください。 ---------------------------------------------------- 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：第１２回から１４回までのまとめ |
| 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） |
教科書の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） （1,000文字以内） /Evaluation and grading （up to 1,000 letters） |
レポート・課題と試験による． |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
Google Classroom で質問等を受け付けます． |
| 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 /Keywords |
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 |