|
授業の目標
|
|
現代社会において、確率的な考え方や統計データの活用は、新しい知見を得て諸問題を解決するために不可欠な要素となっています。本講義では、理工学の各分野の基礎であり、実社会のデータ処理技術の基盤となる確率・統計学の基礎理論とその応用方法を修得することを目的とします。 具体的な到達目標は以下の通りです。
・確率、条件付き確率、独立な事象などの基本概念と性質を理解し、適切な計算手法を身につける。
・確率変数および確率分布（離散・連続）の概念を理解し、平均や分散などの統計量の導出方法を修得する。
・確率・統計的な思考を、工学上の様々な問題に対処するための実践的な「道具」として活用できる能力を養う。
|
|
|
|
到達目標
|
|
・確率の基礎知識： 集合の論理関係、順列・組合せ、確率の公理（加法・乗法・余事象の法則）を理解し、代表的な事象の確率を計算できる。
・事象の応用計算： 条件付き確率、独立な事象、復元・非復元抽出の概念を理解し、応用問題に適用できる。
・確率分布の理解： 確率変数、期待値（平均）、分散の概念を修得し、二項分布・ポアソン分布・正規分布を用いた計算ができる。
・データ解析手法： 1変量および多変量データの解析手法を理解し、具体的なデータ処理ができる。
・統計的推測の実践： 無作為標本抽出、母数推定、信頼区間の性質を理解し、標本データから母集団の統計量を具体的に推定・算出できる。
|
|
|
|
身につく能力
|
|
＜全学ディプロマ・ポリシー＞
【知識・理解・技術】
１．各専門分野の知識・技術を習得し、活用する力を身につけている
○【教養・基礎的能力】
２．幅広い教養と、外国語能力、情報活用能力、コミュニケーション能力などの基礎的能力を身につけている
【態度・志向性】
３．多様な価値観を有する人々と倫理観・責任感をもって協働することができる
【態度・志向性】
４．時代の変化に主体的に対応するため継続的に学び、自律的に行動することができる
【問題発見・解決能力】
５．専門の知識・技術及び基礎的能力を統合し活用して、問題を発見し解決する能力を身につけている
【ｸﾞﾛｰｶﾙ・創造的思考力】
６．地域的・国際的視点をあわせもち、また、新たな価値を想像する力を身につけている
|
|
|
授業の概要
|
|
|
本講義では、確率論の基礎を含め、統計処理のための基本的な知識と技法およびその実問題への応用などについて、例を挙げながら詳細 に説明する。
|
|
|
|
授業の計画
|
|
第１週 ガイダンスと入門
第２週 順列と組合せ
第３週 標本空間
第４週 確率
第５週 確率変数と確率分布
第６週 ２項分布とその応用
第７週 ポアソン分布・正規分布
第８週 多変量の確率分布
第９週 データと基本統計量、データのグラフ表現
第10週 散布図と相関係数
第11週 母集団と標本、標本分布
第12週 推定
第13週 仮説検定
第14週 回帰分析
第15週 総復習
第16週 定期試験
|
|
|
|
授業時間外学修の指示
|
|
|
|
|
成績評価の方法
|
|
定期試験の結果（100%）で評価する。
ただし、欠席6回以上で受験資格が失われる。
|
|
|
|
テキスト・参考書等
|
|
＜テキスト＞ 石村園子『やさしく学べる統計学』共立出版 2,200円
＜参考書＞ 真貝寿明著，徹底攻略 確率統計，共立出版，2,860円，その他講義の中で紹介する。
|
|
|
|
履修上の留意点
|
|
高校の数学（特に数学Ⅰ，数学B）を復習しておくこと。
その他，担当教員の指示に従うこと。
【manabaの利用法】
講義資料をmanabaで配布する
|
|
|
|
資料
|
|
|
|
|
備考
|
|
＊読替科目：
・B27以前の学生の｢確率・統計学(機械 )｣、｢確率・統計学(知能 )｣、｢確率・統計学(情報 )｣に対応する。
・B25以前の学生の｢確率・統計学｣に対応する。
・履修クラスは確率統計〈C〉とする。
|
|