  シラバス参照
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| 科目名／Course: 統計工学／Statistics for Engineers | |
| 科目一覧へ戻る | 2024/09/10 現在 |
| 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電子メールで連絡願います。) |
| 開講年度 ／Year of the Course |
2024年度 |
| 開講期間 ／Term |
前期 |
| 対象学生 ／Eligible Students |
2年次生 |
| 単位数 ／Credits |
2.0 |
| 更新日 ／Date of renewal |
2024/02/20 |
|---|---|
| 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 |
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| アクティブラーニングに関する事項 ／Attention Relating to Active Learning |
本授業では以下のアクティブラーニングを採用している ?講義時間内に学生同士の話し合いを認める形式での演習を課す ?適宜小テストやミニッツペーパー等の振り返りを行う ?適宜時間外学習となる課題を課す |
| 実務経験に関する事項 ／Attention Relating to Operational Experiences |
該当しない |
| 備考 ／Notes |
| 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 | 1～3 | [確率?統計の基礎] 統計学とは，確率，データ処理と統計量，1次元データ，2次元データ |
各単元?各回の講義時に指示する | |
| 2 | 4～6 | [確率分布] 確率変数，離散分布，連続分布 |
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| 3 | 7～8 | [正規分布と中心極限定理] 正規分布の基礎，正規分布の標準化，正規分布と2項分布の関係，大数の法則，中心極限定理 |
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| 4 | 9～10 | [標本と推定] 母集団と標本，標本分布，点推定，区間推定 |
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| 5 | 11～13 | [検定] 検定，平均の検定，平均の差の検定，分散の検定，相関係数の検定，比率の検定，適合度検定 |
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| 6 | 14～15 | [統計の工学的応用] 様々な統計データの解析法，ベイズ統計学の基礎，確率過程など，現代の統計の工学的応用に関する話題 |
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| 7 | 16 | [期末試験] 期末試験 |
| 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 |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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（Ｅ） | ○ | ○ | ○ | ||||
| 2 | 統計的推定に関する知識を修得し活用ができる（Ｅ） | ○ | ○ | ○ | ||||
| 3 | 統計的検定に関する知識を修得し活用ができる（Ｅ） | ○ | ○ | ○ |
| 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（Ｅ） | ○ | ○ | ||||
| 2 | 統計的推定に関する知識を修得し活用ができる（Ｅ） | ○ | ○ | ||||
| 3 | 統計的検定に関する知識を修得し活用ができる（Ｅ） | ○ | ○ | ||||
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評価割合（％） ／Allocation of Marks |
70 | 30 | |||||