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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		 統計工学
科目名（英文）
／Course		 Statistics for Engineers
時間割コード
／Registration Code		 22270601
学部（研究科）
／Faculty		 情報工学部
学科（専攻）
／Department		 情報システム工学科
担当教員（○：代表教員）
／Principle Instructor （○） and Instructors		 ○妻屋　彰
オフィスアワー
／Office Hour		 妻屋　彰(木曜4，5時限（2603室）をオフィスアワーとします．
その他の時間でも都合がつけば受け付けますので希望者は事前に連絡願います。)
開講年度
／Year of the Course		 2020年度
開講期間
／Term		 第2クォーター
対象学生
／Eligible Students		 2年次生（平成27年度以降入学生）
単位数
／Credits		 2.0
授業概要情報
更新日
／Date of renewal		 2020/03/02
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		 経験的に得られたばらつきのある大量のミクロデータに対し，それらを集団としてみたときのマクロな傾向や性質を導出したり，また，抽出された手持ちのデータから全体の性質を推定したりする統計的な方法は幅広い分野で応用されている．特に近年急速に発展しているデータを用いた科学的なアプローチであるデータサイエンスでは中核となる技術であり，統計的な方法の重要性はますます増加している．本講義では，統計的手法をもちいたデータ解析に関する基礎知識を修得することを目的とする．
履修に必要な知識?能力?キーワード
／Prerequisites and Keywords		 大学の基本的な数学（線形代数，微分，確率統計）
履修上の注意
／Notes		 講義中に適宜実施する演習問題について不明な点など友人に聞いたり議論したりしてもかまいませんが，最終的には必ず自分で解き理解すること．
教科書
／Textbook(s)		 特に指定しない．適宜資料を配布する．
参考文献等
／References		 参考文献は講義中に適宜紹介する．
自主学習ガイド
／Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework		 講義前に配布する資料に目をとおしておくこと．講義後は配布資料やノートを活用した復習や課題を行うことにより，各回ごとにしっかりと理解すること．
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 1～2 [統計と推論]
確率論の基礎と統計		 各単元?各回の講義時に指示する
2 3～4 [確率分布]
さまざまな確率モデルとそれを使ったモデルの理解
3 5～6 [標本と推定]
標本の理解と推定の理解
4 7～8 [相関と回帰]
相関と回帰の理解
5 9～10 [統計と検定]
統計量を使った検定の考え方
6 11～12 [カイ二乗検定]
カイ二乗検定の理解
7 13～14 [t検定]
t検定の理解
8 15 [統計の工学的応用]
工学的応用に関する知識修得
9 16 [期末試験]
期末試験
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 確率論の基礎と確率モデルに関する知識を修得し活用ができる ○ ○ ○
2 統計的推定に関する知識を修得し活用ができる ○ ○ ○
3 統計的検定に関する知識を修得し活用ができる ○ ○ ○
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.		 演習/レポート
1 確率論の基礎と確率モデルに関する知識を修得し活用ができる ○ ○
2 統計的推定に関する知識を修得し活用ができる ○ ○
3 統計的検定に関する知識を修得し活用ができる ○ ○
評価割合（％）
／Allocation of Marks		 70 30

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