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授業情報／Course information

科目名／Course: 確率統計／Probability and Statistics
科目一覧へ戻る	2022/09/09 現在

授業基本情報
授業概要情報
授業計画詳細情報
授業評価詳細情報

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(水曜日5時限)
開講年度／Year of the Course	2022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	2022/02/18
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	概略：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．目的：離散型および連続型の確率変数の分布を理解し，その特性値を計算できるようにする．また，無作為標本から母集団分布の母数の推定や検定ができるようにする．
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，2016
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
アクティブラーニングに関する事項／Attention Relating to Active Learning
実務経験に関する事項／Attention Relating to Operational Experiences
備考／Notes	対面授業を予定しているが，状況によってはリアルタイムのオンライン授業を行う．そのような状況下においても，試験は極力対面で実施する．本授業では，次のようなアクティブラーニングを取り入れている． ?振り返りとして，授業の終わりに解答時間10分程度の演習問題を課している．その日のうちに「CMD体育_cmd体育平台@」に解答例をアップロードするので，よく確認すると共に答案の書き方にも注意すること．

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．
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問いを解いてみる．復習：演習問題の解答例も参考にしながら復習する．以降の回も同様．	演習問題（授業の終わりに10分程度の解答時間を設ける）とその解答例（その日のうちに「CMD体育_cmd体育平台@」にアップロードする）．以降の回も同様．
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．
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．
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．
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．
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．
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．
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．
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．
11	11	[推定(1)] 点推定について説明する．
12	12	[推定(2)] 区間推定について説明する．
13	13	[検定(1)] 検定の手順，母平均の検定について説明する．
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．
15	15	[検定(3)] 適合度検定，独立性の検定について説明する．
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	条件付き確率を計算することができる．(C)	○	○	○
2	離散分布の特性値を計算することができる．(C)	○	○	○
3	連続分布の特性値を計算することができる．(C)	○	○	○
4	1変量データの五数要約を行うことができる． (C)	○	○	○
5	2変量データの相関係数を計算することができる． (C)	○	○	○
6	データから母数の信頼区間を推定することができる． (C)	○	○	○
7	データから母数に関する仮説を検定することができる． (C)	○	○	○

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.	演習問題
1	条件付き確率を計算することができる．(C)	○	○
2	離散分布の特性値を計算することができる．(C)	○	○
3	連続分布の特性値を計算することができる．(C)	○	○
4	1変量データの五数要約を行うことができる． (C)		○
5	2変量データの相関係数を計算することができる． (C)		○
6	データから母数の信頼区間を推定することができる． (C)	○	○
7	データから母数に関する仮説を検定することができる． (C)	○	○

評価割合（％）／Allocation of Marks		80	20

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