シラバス参照
|
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（再履） | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Probability and Statistics | ||
| 科目番号 /Code |
MTH301f MTH301g MTH301h MTH301i MTH301j | ||
| 開講年度 /Academic year |
2025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 |
Ⅱ類 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
大濱 靖匡 | ||
| 居室 /Office |
西1-405 | ||
| 公開E-mail |
oohama@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
|||
| 更新日 /Last update |
2025/03/27 15:24:03 | 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） |
この講義では，確率から始めて統計における諸概念を説明します．本講義では，教科書を指定します．指定した教科書に沿って講義を進めますが，その内容の多くを練習問題を通して学びます．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 |
| 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 |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
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（2,000文字以内） /Course outline and weekly schedule（up to 2,000 letters） |
○Google Classroom Class Code: （未定） ※クラスルームへの登録は必須です． 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 |
|
| 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） |
演習問題を解くことを通じての復習が大事です． |
| 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） |
出席回数，レポート，試験による． |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
木曜日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をお願いします． |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
確率論ならびにこれを基礎とした数理統計学は，科学技術の基礎として大変重要な意味を持っています．もう少し具体的に述べますと，理工学のあらゆる分野において，実験や観測を行なった結果を解析し，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．この過程において，確率論に基づく数理統計学の手法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 |
対面講義を基本としていますが，事情によって，遠隔（リアルタイム/オンデマンドで行う）方式になる場合があります． 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 /Keywords |