シラバス参照
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| 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 |
2026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 |
| 曜限 /Day, Period |
木／Thu 3 | ||
| 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) |
篠原 百合 | ||
| 居室 /Office |
西2-429 | ||
| 公開E-mail |
y.shinohara@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
Google Classroom | ||
| 更新日 /Last update |
2026/04/07 00:11:10 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 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，確率・統計の基礎的な考え方を学び，工学分野で得られる観測・実験・調査データなどに含まれるばらつきや不確実性を理解し，データを適切に整理・解析する能力を身につけることを目的とする．確率の基本概念，確率変数と確率分布，代表的な分布，標本データの扱い方，統計的推定や仮説検定などの基本的枠組みを扱い，データに基づいて現象を解釈し，合理的な判断を行うための基礎的能力を養う．また，これらの考え方を研究活動や日常生活におけるデータや情報の理解にも活用できるようになることを目指す． |
|---|---|
| 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） |
特になし． |
| 教科書等 （1,000文字以内） /Course textbooks and materials （up to 1,000 letters） |
参考書： 服部哲也著：｢理工系の確率・統計入門｣，学術図書出版社 P.G.ホーエル著 浅井晃・村上正康 共訳：「初等統計学」，培風館 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 国沢清典編：「確率統計演習１ 確率」，培風館 渡辺澄夫・村田昇著：｢確率と統計｣，コロナ社 |
| 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，条件付確率 第４回：事象の独立，確率の公式 第５回：ベイズの定理，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（同時分布，周辺分布） 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（母平均，母分散） |
| 対面授業・遠隔授業の別 /Face-to-face or online lecture |
対面授業 |
| 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 |
特になし |
| 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，講義中に演習はできません(例題を解く時間は設けます)．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：受講態度，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） |
水曜 3限@西2号館 429号室 (事前に電子メールでご連絡ください) |
| 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・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 |
特になし |
| キーワード /Keywords |
確率，確率分布，点推定，区間推定，仮説検定 |