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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2021/09/16 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Course
確率統計/Probability and Statistics
時間割コード
/Course Code
S1300100_S1
開講所属
/Course Offered by
システム工学部/Faculty of Systems Engineering
ターム・学期
/Term・Semester
2021年度/Academic Year  第3クォーター/3Q
曜限
/Day, Period
火/Tue 1
開講区分
/Semester offered
後期/the latter term
単位数
/Credits
2.0
学年
/Year
1,2,3,4
主担当教員
/Main Instructor
葛岡 成晃
科目区分
/Course Group
_ 
授業形態
/Lecture Form
教室
/Classroom

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Affiliation
葛岡 成晃 システム工学部(教員)
授業の概要・ねらい
/Course Aims
情報機器の発展により,蓄積されるデータが飛躍的に増大しつつある現代社会においては,様々な統計的手法を用いてデータを処理・分析する能力が必要不可欠となってきている.この講義では,統計的手法の基礎を身につけることを目標とする.具体的には下記を中心とする確率・統計の基礎について学習する:
(1)データ整理のための基本統計量(平均・分散・相関係数など).
(2)統計的手法の理論的基盤となる確率論の基礎的な知識.
(3)区間推定や検定などの統計的推測の考え方.
到達目標
/Course Objectives
・データ整理のための基本統計量(平均・分散・相関係数など)の定義や性質を説明でき,具体的に計算することができる.
・統計的手法の理論的基盤となる確率論の基礎的な事項について説明できる.
・区間推定や検定などの統計的推測の考え方について説明でき,具体的に推定・検定することができる.
教科書
/Textbook
稲垣宣生,吉田光雄,山根芳知,地道正行:統計学講義-データ科学の数理-,裳華房,2007年.
ISBN 978-4-7853-1545-0,定価2100円(税別)
参考書・参考文献
/Reference Book
講義中適宜紹介する.
履修上の注意 ・メッセージ
/Notice for Students
記載事項なし
履修する上で必要な事項
/Prerequisite
高校(数学I・数学A)で学ぶ程度の組合せ・確率・統計の知識は前提とする.
授業時間外学修についての指示
/Instructions for studying outside class hours
授業時間を含めて90時間の学修時間となるだけの予習・復習および試験前の勉強等を行うこと.
その他連絡事項
/Other messages
教育サポートシステム(Moodle)を利用する.講義に関する通知は原則Moodleを通じて行う.
科目ナンバリング
/Course Numbering
S1470Y13J
成績評価の方法・基準
/Grading Policies/Criteria
単位認定試験による.
「到達目標」で示した目標をどれだけ達成できているかに応じて評価する.成績評定は,次の区分のとおりとする.
S:十分達成し,他の事例に応用できる(90点以上)
A:十分達成している(80~89点)
B:達成している(70~79点)
C:おおむね達成している(60~69点)
不可:達成していない(60点未満)
授業理解を深める方法
/How to deepen your understanding of classes
学習支援システム(Moodle)で提供される課題により,自身の学修進展の状況や到達レベルなどを客観的に把握・確認しながら学修する.
【「アクティブ・ラーニング」実施要項 ⑪】
履修を推奨する関連科目
/Related Courses
記載事項なし
オフィスアワー
/Office Hours
水曜日9時10分から10時40分,北1号館6階A611.
他学生との重複,出張等で不在の場合があるので,事前メール予約推奨.
kuzuoka@wakayama-u.ac.jp
No. 回(日時)
/Time (date and time)
主題と位置付け(担当)
/Subjects and instructor's position
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
1 統計学と確率
2 データ処理(1) データの特性値,など
3 データ処理(2) データの変換,など
4 確率変数と確率分布(1) 離散型確率変数,など
5 確率変数と確率分布(2) 連続型確率変数,など
6 多変量確率変数(1) 2次元確率ベクトル,など
7 多変量確率変数(2) 多変量確率変数,など
8 母集団と標本(1) 標本平均と標本分散,など
9 母集団と標本(2) 大数の法則と中心極限定理,など
10 推定(1) 推定量とその性質,など
11 推定(2) 主な区間推定の例,など
12 検定(1) 検定の手順,など
13 検定(2) 主な検定の例,など
14 2標本問題(1) 平均の差の推定,など
15 2標本問題(2) 分散比について,など
16 試験.日程は別に知らせる.
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