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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 2024/09/10 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
22271401
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
○小松 弘明
オフィスアワー
/Office Hour
開講年度
/Year of the Course
2024年度
開講期間
/Term
後期
対象学生
/Eligible Students
1年次生(平成29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
2024/02/26
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: 統計学はデータを収集,整理,解析するものです.大別すると,調査対象全体を調査する記述統計と,調査対象の一部分の調査から全体の様子を推測する推測統計とがあります.推測統計は一部分の調査から生じる曖昧さを確率を用いて数値化することで実現されます.この授業ではこれらのことを説明します.
目的: 確率変数を利用する推測統計の考え方を理解し,母数の推定や検定を実行できるようにします.
履修に必要な知識?能力?キーワード
/Prerequisites and Keywords
知識?能力: 高等学校で学んだ数学
科目キーワード: 確率変数,確率分布,記述統計,推測統計,推定,検定
履修上の注意
/Notes
教科書
/Textbook(s)
工学系数学教材研究会編「確率統計(第2版)」森北出版
参考文献等
/References
? P.G.ホーエル 著,浅井晃,村上正康 共訳「初等統計学」培風館
CMD体育_cmd体育平台@附属図書館に書籍が所蔵されています.
https://opac.lib.oka-pu.ac.jp/opac/search?isbn=4563008397

? 東京大学教養学部統計学教室編「統計学入門」東京大学出版会
CMD体育_cmd体育平台@附属図書館に書籍が所蔵されています.
https://opac.lib.oka-pu.ac.jp/opac/search?isbn=4130420658
自主学習ガイド
/Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework
毎回出題する課題以外にも教科書の問題を解いてください.具体的な問題を自ら解くことによって,自分なりの心象を膨らませていかなければなりません.機械的な反復練習や丸暗記で会得できるものではありません.
資格等に関する事項
/Attention Relating to Professional License
特になし
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.
? 課題(宿題等)
実務経験に関する事項
/Attention Relating to Operational Experiences
該当しない
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 確率1 [確率]
高等学校で学んだ確率を復習する.
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2 確率2 [確率変数]
確率変数と確率分布について述べる.また,全事象が無限である確率を導入する.
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3 確率3 [確率変数の平均と分散]
確率変数の平均と分散について述べる.
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4 確率4 [確率分布の例]
基本的な確率分布である二項分布,ポアソン分布,正規分布について述べる.
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5 確率5 [確率変数の和?積]
2次元確率変数を通して確率変数の和と積を考察する.
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6 記述統計1 [1次元データの処理]
高等学校で学んだデータの処理について復習する.
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7 記述統計2 [相関]
相関係数,回帰直線について述べる.
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8 記述統計3 [重回帰分析]
ある変数を複数の変数の線形結合として表す手法を述べる.
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9 推測統計1 [標本分布と推定]
母集団から標本を一つ抽出することで確率変数が定まる.その扱い方を述べる.また,母数の点推定について述べる.
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10 推測統計2 [母平均の区間推定]
母集団の平均が存在する区間を推定する方法を述べる.
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11 推測統計3 [母比率の推定]
比率の区間推定を述べる.有限母集団の場合の抽出率についても説明する.
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12 推測統計4 [仮説検定]
仮説にもとづき計算された確率により,仮説を棄却できるかどうかを結論づける手法を,母平均を例に説明する.
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13 推測統計5 [母平均の差の検定]
二つの母集団の母平均に差があるかどうかを検定する方法を述べる.
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14 推測統計6 [カイ二乗検定]
母分散の検定,適合度の検定,独立性の検定について述べる.
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15 推測統計7 [推定と検定に関する補足]
推定と検定に関する補足事項を説明する.
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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 確率の計算ができる(C)
2 確率変数を取り扱うことができる(C)
3 データの様々な特性値を計算できる(C)
4 区間推定ができる(C)
5 仮説検定ができる(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.
課題
1 確率の計算ができる(C)
2 確率変数を取り扱うことができる(C)
3 データの様々な特性値を計算できる(C)
4 区間推定ができる(C)
5 仮説検定ができる(C)
評価割合(%)
/Allocation of Marks
100

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