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 |
MTH404t | ||
| 開講年度 /Academic year |
2024年度 | 開講年次 /Year offered |
2/3/4 |
| 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 |
先端工学基礎課程 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
加藤 省吾 | ||
| 居室 /Office |
西5-605 | ||
| 公開E-mail |
katosh@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
なし | ||
| 更新日 /Last update |
2024/03/11 15:50:15 | 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） |
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（1,000文字以内） /Prerequisites（up to 1,000 letters） |
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（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： 久保木 久孝 著 『確率・統計解析の基礎』 （朝倉書店） |
| 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） |
Google Classroom (クラスコード: c2rm4jx) 確率の基礎概念から出発し，確率変数と確率分布および期待値の概念を導入し，具体的な事象を記述する確率分布モデルを講義する．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および標本分布について学ぶ． (a) 授業内容 第 1回：確率の基礎概念（１）事象，確率 第 2回：確率の基礎概念（２）条件つき確率と独立性，ベイズの定理 第 3回：確率変数と分布関数（１）確率変数，確率分布，分布関数 第 4回：確率変数と分布関数（２）確率変数のモーメント，分散 第 5回：確率ベクトルと分布関数（１）確率ベクトル，同時分布，周辺分布 第 6回：確率ベクトルと分布関数（２）確率変数の独立性，同時モーメント，共分散，相関係数 第 7回：モーメント母関数とその応用 第 8回：中間試験および解説 第 9回：大数の法則 第10回：中心極限定理 第11回：離散型確率モデル；ベルヌーイ分布，二項分布，幾何分布，負の二項分布，ポアソン分布 第12回：連続型確率モデル；指数分布，正規分布，２変量正規分布 第13回：標本と統計的推測 第14回：点推定と区間推定 第15回：検定 期末試験 (b) 授業の進め方 授業は対面で基本的にスライドによって進められる．資料はGoogle Classroom (クラスコード: ※※)にて配布する． |
| 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）（1,000文字以内） /Preparation and review outside class（up to 1,000 letters） |
毎講義ごとの復習は必ずすることが望まれる． |
| 成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） （1,000文字以内） /Evaluation and grading （up to 1,000 letters） |
定期試験によって評価する． 確率論の基礎的事項の理解と計算ができること． |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
講義後 |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
数学を理解するには，とにかく紙と鉛筆を使って計算してみることである． |
| その他 /Others |
なし |
| キーワード /Keywords |
確率，確率変数，確率分布，モーメント，大数の法則，中心極限定理，分布論 |