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授業情報／Course information

科目一覧へ戻る 2020/10/22 現在

授業基本情報
科目名（和文）
／Course		 確率統計
科目名（英文）
／Course		 Probability and Statistics
時間割コード
／Registration Code		 21271601
学部（研究科）
／Faculty		 情報工学部
学科（専攻）
／Department		 情報通信工学科
担当教員（○：代表教員）
／Principle Instructor （○） and Instructors		 ○稲井　寛
オフィスアワー
／Office Hour		 稲井　寛(月曜日5時限)
開講年度
／Year of the Course		 2020年度
開講期間
／Term		 後期
対象学生
／Eligible Students		 1年
単位数
／Credits		 2.0
授業概要情報
更新日
／Date of renewal		 2020/03/11
使用言語
／Language of Instruction		 日本語
オムニバス
／Omnibus		 該当なし
授業概略と目的
／Cource Description and Objectives		 様々な学術分野の理論的基盤である確率論と統計学について，基礎的な事項を述べる．講義の前半は確率論で，事象とその確率に関する基本的な考え方を述べた後，確率変数と主な分布を紹介し，それらの特性値を計算する手法について述べる．後半は確率論の応用である統計学で，データから母数を推定したり，仮説を検定する手法について述べる．
履修に必要な知識?能力?キーワード
／Prerequisites and Keywords		 履修に必要な知識：高校数学の知識
キーワード：事象，確率，確率変数，分布，統計的推測，点推定，区間推定，仮説検定
履修上の注意
／Notes		 講義が始まるまでに高校数学全般をよく復習しておくこと．
教科書
／Textbook(s)		 工学系数学教材研究会編，確率統計，工学系数学テキストシリーズ，森北出版，20016
参考文献等
／References
自主学習ガイド
／Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework		 日常生活において，確率論を応用できる事例によく遭遇しているはずなので，論理的に考える習慣を身に付けておくとよい．
資格等に関する事項
／Attention Relating to Professional License
備考
／Notes
授業計画詳細情報
No. 単元（授業回数）
／Unit (Lesson Number)		 単元タイトルと概要
／Unit Title and Unit Description		 時間外学習
／Preparation and Review		 配付資料
／Handouts
1 1 [概要説明]
確率論と統計学の違い，講義目標，注意事項について説明する．		 次回講義の予習課題
2 2 [確率(1)]
場合の数と確率に関する基本公式，反復試行の確率について説明する．		 予習：教科書を精読した後に課題を解いてみる．復習：前回課題の解答例も参考にしながら復習する．以降の回も同様． 前回課題の解答例，次回講義の予習課題
3 3 [確率(2)]
条件付き確率，ベイズの定理について説明する．		 前回課題の解答例，次回講義の予習課題
4 4 [確率分布(1)]
確率変数と確率分布，確率変数の平均と分散について説明する．		 前回課題の解答例，次回講義の予習課題
5 5 [確率分布(2)]
二項分布，ポアソン分布などの離散分布について説明する．		 前回課題の解答例，次回講義の予習課題
6 6 [確率分布(3)]
指数分布，正規分布などの連続分布について説明する．		 前回課題の解答例，次回講義の予習課題
7 7 [確率分布(4)]
確率変数の和や積の平均と分散について説明する．		 前回課題の解答例，次回講義の予習課題
8 8 [データの処理(1)]
１変量のデータの処理について説明する．		 前回課題の解答例，次回講義の予習課題
9 9 [データの処理(2)]
多変量のデータの処理について説明する．		 前回課題の解答例，次回講義の予習課題
10 10 [標本分布]
統計量，カイ自乗分布，t分布，F分布について説明する．		 前回課題の解答例，次回講義の予習課題
11 11 [推定(1)]
点推定について説明する．		 前回課題の解答例，次回講義の予習課題
12 12 [推定(2)]
区間推定について説明する．		 前回課題の解答例，次回講義の予習課題
13 13 [検定(1)]
検定の手順，母平均の検定について説明する．		 前回課題の解答例，次回講義の予習課題
14 14 [検定(2)]
母分散の検定，母比率の検定について説明する．		 前回課題の解答例，次回講義の予習課題
15 15 [検定(3)]
適合度検定，独立性の検定について説明する． 		前回課題の解答例
16 16 [試験]
定期試験を行う．
授業評価詳細情報
到達目標及び観点／Learning Goal and Specific Behavioral Viewpoints
No. 到達目標
／Learning Goal		 知識?理解
／Knowledge & Undestanding		 技能?表現
／Skills & Expressions		 思考?判断
／Thoughts & Decisions		 伝達?コミュニケーション
／Communication		 協働
／Cooperative Attitude
1 同時確率を計算することができる． ○ ○ ○
2 条件付き確率を計算することができる． ○ ○ ○
3 二項分布の特性値を計算することができる． ○ ○ ○
4 正規分布の特徴を説明することができる． ○ ○ ○
5 データから母数の信頼区間を推定することができる． ○ ○ ○
6 データから母数に関する仮説を検定することができる． ○ ○ ○
成績評価方法と基準／Evaluation of Achievement
※出席は2/3以上で評価対象となります。
No. 到達目標
／Learning Goal		 定期試験
／Exam.		 レポート
1 同時確率を計算することができる． ○ ○
2 条件付き確率を計算することができる． ○ ○
3 二項分布の特性値を計算することができる． ○ ○
4 正規分布の特徴を説明することができる． ○ ○
5 データから母数の信頼区間を推定することができる． ○ ○
6 データから母数に関する仮説を検定することができる． ○ ○
評価割合（％）
／Allocation of Marks		 80 20

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