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 | ||
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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 |
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. |
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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 |
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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 |