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講義概要/Course Information
2024/06/20 現在

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
MTH401a MTH401b MTH401c MTH401d MTH401e
開講年度
/Academic year
2024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)
加藤 省吾
居室
/Office
西5-605室
公開E-mail
/e-mail
katosh@uec.ac.jp
授業関連Webページ
/Course website
Google Classroom: ujgchsf
更新日
/Last update
2024/03/11 16:05:06 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;離散数学;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:黒木学 (2019) 『数理統計学』 (共立出版)
教科書:永田靖 (1992) 『入門統計解析法』 (日科技連出版社)
参考書: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)
参考書:久保川達也・国友直人 (2016) 『統計学』(東京大学出版会)
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:ガイダンスおよび学習の準備
第 2回:記述統計(分布の中心、分布の散らばり、ヒストグラム、箱ひげ図)
第 3回:記述統計から推測統計へ
第 4回:点推定
第 5回:区間推定
第 6回:仮説検定-1(正規分布の平均)
第 7回:仮説検定-2(他の分布の平均)
第 8回:仮説検定-3(正規分布の分散)
第 9回:中間試験
第10回:推定量の理論-1 (モーメント法、最小二乗法)
第11回:推定量の理論-2 (最大尤度方、ベイズ法)
第12回:推定量の理論-3(点推定量の比較)
第13回:推理定量の理論-4 (関連する定理)
第14回:信頼区間の話題(信頼区間の構成、ブートストラップ法)
第15回:仮説検定の話題(仮説検定の構成、2標本問題、適合度の検定、分割表)

(b) 授業の進め方
授業は基本的に板書(スライド投影含む)によって進められる.
講義内で演習問題を実施して提出を求めることがある.
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
本講義で学ぶ内容が、研究や実務にどのようにつながっていくのか、なるべく具体例を挙げながら紹介します。
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)
講義内演習,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限など(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
なし
キーワード
/Keywords
推定論,検定論,尤度