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 |
MTH303k MTH303m MTH303n MTH303p MTH303r | ||
| 開講年度 /Academic year |
2024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 | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
Ⅲ類 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
榎木 光治 | ||
| 居室 /Office |
東4-324 | ||
| 公開E-mail |
enoki.koji@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
GoogleClassroom クラスコード nzbgnyi | ||
| 更新日 /Last update |
2024/03/20 09:29:10 | 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） |
この講義を受講するには，履修登録後にまずGoogleClassroomに登録してください． 出席確認や休講案内等等の情報を提供いたします．また，各学生の履修状況などを確認出来るようにします． 本講義は，今年度は対面で実施する． 中間試験と期末試験で点数を付ける．試験の開催方法は適宜知らせる． 講義では確率・統計の基礎を学び，工学から得られた観測・実験・調査データなどを解析する能力を身につけることを目的としています．また研究だけでなく，日常生活において理解した本科目を役にたてる手法も合わせて身につけてもらいます． |
|---|---|
| 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，線形代数学第一，第二 |
| 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） |
なし |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
参考書：国沢清典編：「確率統計演習１ 確率」，培風館 久保木久孝著：｢確率・統計解析の基礎｣，朝倉書店 服部哲也著：｢理工系の確率・統計入門｣，学術図書出版社 渡辺澄夫・村田昇著：｢確率と統計｣，コロナ社 野村由司彦著：｢確率・統計入門｣，コロナ社 東京大学教養学部統計学教室編：「統計学入門」，東京大学出版会 東京大学教養学部統計学教室編：「自然科学の統計学」，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） |
第１回：確率と統計がなぜどのような学問でも必要なのか 第２回：事象と確率 第３回：確率の基礎概念，条件付き確率 第４回：事象の独立，確率の公式 第５回：ベイズの定理，同時確率，条件付確率，事前確率，事後確率 第６回：１次元の離散的確率変数（確率分布，分布関数，平均，分散，標準偏差）と工学分野でよく用いられる離散分布（二項分布，ポアソン分布） 第７回：１次元の連続的確率変数（確率密度関数，分布関数，平均，分散，標準偏差） 第８回：工学分野でよく用いられる連続分布（正規分布，一様分布，指数分布） 第９回：多次元の確率変数と分布1（同時分布，周辺分布，条件付き分布） 第１０回：確率の総復習と統計学へのチュートリアル 第１１回：統計的推論と標本データ，点推定（最尤法） 第１２回：母平均と母分散の点推定，良い推定量の条件（不偏性，有効性，一致性） 第１３回：区間推定，母平均の区間推定、母分散の区間推定 第１４回：統計的仮説検定（検定の過誤，有意水準，検出力），母平均の検定 第１５回：母分散の検定，二群の差の検定1（母平均，母分散） |
| 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 |
早稲田大学の招へい研究者，そして多数の企業研究者との研究打ち合せや，国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構からの受託研究を通した企業や大学研究者との研究推進委員会に参画した経験をもとに，講義ではこれからの社会で求められている人材とスキルを講義に盛り込みながら具体的な指導をする． |
| 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） |
予習は不要です．講義で扱う内容が多いため，講義中に演習は一切できません．講義時間で学んだ内容について，例題を各自解く等，復習をし，講義内容の理解を深めてください． |
| 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） |
(a)評価方法：中間試験および期末試験により評価する． (b)評価基準：確率・確率分布，推定，検定の各内容を理解し，その単元の問題が実際に解けることを最低基準とする． |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
東4号館 324号室、 月曜、2時限． この時間に都合が付かない場合には， 電子メールで別途アポイントメントを取ること． |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
確率と統計が理解できると，研究のみならず日常生活でも役にたちます． このような確率や統計の面白さを授業では講義に取り入れます．確率・統計の基本を理解して，工学的データの解析に活用できるようにしましょう．教科書は指定致しませんが，自分に適した参考書を用意することを強くお勧め致します． |
| その他 /Others |
なし |
| キーワード /Keywords |
確率，確率分布，点推定，区間推定，仮説検定 |