確率統計基礎I(物質・機械)

科目名
Course Title
授業コード 単位数 配当年次 開講期間
Term
科目分類 ナンバリング
コード
曜日
コマ
教室 担当教員氏名
Instructor
確率統計基礎I(物質・機械)
Basics of Probability and Statistics I
A600230001 2 1 前期授業 理系基礎科目 FLMAT2923-J1 水1 B1-1 田中 秀和

オフィスアワー

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授業目標

次の項目を身につけることを目標とする。
1. 確率空間、事象、確率測度、条件付確率を正しく使いこなすことができる。
2. 確率変数、確率ベクトルを正しく使いこなすことができる。
3. 分布関数、確率関数、確率密度関数を正しく使いこなすことができる。
4. 同時確率密度関数、周辺確率密度関数を正しく使いこなすことができる。
5. 条件付き確率関数、条件付き確率密度関数を正しく使いこなすことができる。
6. 統計量の確率密度関数を正しく求めることができる。
7. 期待値、積率母関数を正しく求めることができる。
8. 2項分布、ポアソン分布を正しく使いこなすことができる。
9. 一様分布、指数分布を正しく使いこなすことができる。
10. 正規分布を正しく使いこなすことができる。

教科書

講義資料: 数理統計学
(第1回目に配布予定)

関連科目

微分積分学・線型代数学・確率統計(基礎)Ⅱ・数理統計学

授業時間外の学習(準備学習等について)

授業の理解には予習・復習が不可欠です.シラバスに毎回の授業内容に対応する教科書の節番号を記載しているので,予習として教科書の該当部分を読み,授業で扱うトピックについて大まかなイメージをつかむよう心がけること.さらに,独力で読んでわからないところを明確にしてくることが望ましい.また,復習として,授業でやったところの教科書・ノートを読み返して内容をしっかり理解するよう努めるとともに,授業中に指定した演習問題(教科書の問など)を解くことを毎回必ず行ってください.わからないことがあれば質問受付室で尋ねてください

授業の概要

昨今の情報化社会の発展により、データの有用性が益々高まっている中、様々な分野に内在する種々のデータをどのように収集し、どのように扱い、また、その結果、どのような結論が得られるかを分析するための手段として統計学は極めて重要である。本科目では、統計学の考え方、手法を学習し、具体例を通してデータを分析する能力の取得を目的とする。具体的には確率空間、確率変数、確率分布、主な離散型分布・連続型分布などの一般的事項についてやや理論的に学習する。なお、内容的には「確率統計2」へと引き継ぐ科目である。

授業計画

第1回 準備、事象と確率I 準備学習等 講義資料1.1
第2回 事象と確率II 準備学習等 講義資料1.1
第3回 条件付確率と事象の独立 準備学習等 講義資料1.2
第4回 確率変数 準備学習等 講義資料2.1
第5回 確率ベクトル 準備学習等 講義資料2.2
第6回 確率変数の独立性、統計量 準備学習等 講義資料2.3, 2.4
第7回 期待値I 準備学習等 講義資料2.5
第8回 期待値II 準備学習等 講義資料2.5
第9回 積率母関数 準備学習等 講義資料2.6
第10回 前半の復習 準備学習等 第1回から第9回までの内容
第11回 2項分布 準備学習等 講義資料3.1.1
第12回 ポアソン分布 準備学習等 講義資料3.1.2
第13回 一様分布, 指数分布 準備学習等 講義資料3.1.3, 3.1.4
第14回 正規分布I 準備学習等 講義資料3.1.5
第15回 正規分布II 準備学習等 講義資料3.1.5
第16回 期末試験 準備学習等 第11回から第15回までの内容

成績評価

到達目標の達成度で評価する。
小テスト (30%)、確認テスト (30%)、定期試験 (40%) により評価する。
単位修得のための最低基準:授業目標の10項目のうち6項目以上を達成すること。

備考(実務経験の活用を含む)

授業の詳細は第1回目に説明する予定です。また、急遽、予定が変更されることがあります。