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) |
確率論 | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Introduction to Theory of Probability | ||
| 科目番号 /Code |
INS301a INS301b INS301c INS301d | ||
| 開講年度 /Academic year |
2020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 | ||
| 開講学科・専攻 /Cluster/Department |
Ⅰ類 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
川野 秀一 | ||
| 居室 /Office |
西10-432 | ||
| 公開E-Mail |
skawano@ai.lab.uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
https://sites.google.com/site/shuichikawanoja/lecture | ||
| 更新日 /Last updated |
2020/04/23 01:01:53 | 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、不確実性をもつ現象を理解し、そのモデル化および解析に必要となる確率論について学習する。受講生がある程度複雑な事象の確率を計算できるようになることを目標とする。 |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目 /Prerequisites |
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 |
線形代数学第一、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） 参考書： 藤澤洋徳 著『確率と統計』（朝倉書店） 鈴木武・山田作太郎 共著『数理統計学ー基礎から学ぶデータ解析』（裳華房） 野田一雄・宮岡悦良 共著『入門・演習 数理統計』（共立出版） 黒木学 著『数理統計学：統計的推論の基礎』（共立出版） 稲垣宣生 著『数理統計学』（裳華房） 野田一雄・宮岡悦良 共著『数理統計学の基礎』（共立出版） この他にも確率論に関する本は図書館に多数ある。自分に合ったものを是非探して欲しい。 |
| 授業内容と その進め方 /Course outline and weekly schedule |
確率の基礎概念から出発し、確率変数と確率分布および平均値・分散の概念を導入し、具体的な事象を記述する確率分布モデルについて講義する。さらに、統計学への橋渡しとなる大数の法則と中心極限定理について学ぶ。 (a) 授業内容 第 １回：確率論を学ぶ上での準備（集合、テイラー展開、重積分、変数変換、ガンマ関数、ベータ関数） 第 ２回：確率の基礎概念（１）事象、確率 第 ３回：確率の基礎概念（２）条件つき確率、事象の独立性、ベイズの定理 第 ４回：確率変数と分布関数（１）確率変数、確率分布、分布関数 第 ５回：確率変数と分布関数（２）確率変数の平均値、分散 第 ６回：確率ベクトルと分布関数（１）確率不等式、確率変数ベクトル、同時分布 第 ７回：確率ベクトルと分布関数（２）周辺分布、確率変数の独立性、共分散、相関係数 第 ８回：中間試験および解説 第 ９回：離散型確率変数（１）一様分布（離散）、ベルヌーイ分布、２項分布 第１０回：離散型確率変数（２）幾何分布、ポアソン分布 第１１回：連続型確率変数（１）一様分布（連続）、正規分布（その１） 第１２回：連続型確率変数（２）正規分布（その２）、確率変数の変換 第１３回：連続型確率変数（３）対数正規分布、指数分布、ガンマ分布、標本分布 第１４回：大数の法則と中心極限定理 第１５回：期末試験および解説 (b) 授業の進め方 講義は板書によって進める。 |
| 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） /Preparation and review outside class |
授業の復習を必ず行うことが望まれる。 |
| 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 |
成績は、レポート（30%）、中間試験（30%）、定期試験（40%）で評価する。合格の最低基準は、演習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付けていることとする。 |
| オフィスアワー： 授業相談 /Office hours |
適宜相談に応じるが、電子メール（skawano@ai.lab.uec.ac.jp）などで事前にアポイントを取ること。 |
| 学生へのメッセージ /Message for students |
確率論は、統計学、機械学習、情報理論等を学ぶ上で非常に重要な科目です。より専門的な科目を学ぶ準備として、積極的に勉強してください。 |
| その他 /Others |
なし |
| キーワード /Keyword(s) |
確率、確率変数、確率分布、平均値、分散、大数の法則、中心極限定理 |