| 最終更新日：2018/3/31 | |||
| 理工学部 |
| 授業科目名 | 情報科学のための確率・統計 | ||||
| クラス | |||||
| 春学期 週２時間 2 単位履修基準年度2 年 | |||||
| 担当者 |
|
| 講義目的Course Objectives |
| 標本と母集団の概念からスタートし、母集団分布のパラメータ推定問題を通して、確率、確率分布、期待値などの基本概念、および平均、分散、相関係数などの統計的計算手法を習得する。さらに情報科学に欠かせない仮説検定の手法や、継続的な標本観測に基づく漸近的なパラメータ推定手法について講義する。 |
| 各回ごとの授業内容Course Contents of Each Session |
| (１) 序論、標本と母集団
(２) 確率と確率分布１ (３) 確率と確率分布２ (４) 確率と確率分布３ (５) いろいろな確率分布１ (６) いろいろな確率分布２ (７) 統計的計算手法１ (８) 統計的計算手法２ (９) 統計的計算手法３ (10) いろいろな確率分布３ (11) 確率分布に基づく仮説検定１ (12) 確率分布に基づく仮説検定２ (13) 漸近的なパラメータ推定 (14) まとめ |
| 授業方法Methods of Instruction |
| 視視聴覚機器と板書を併用して講義を進める。各回の冒頭に、前回の講義の重要ポイントの復習を兼ねる演習を行う |
| 教科書（著者名、書名、発行所、出版年）Text (Author. Title. Publisher, Year of Publication) |
| 特に指定せず。 |
| 参考文献（著者名、書名、発行所、出版年）Reference Books (Author. Title. Publisher, Year of Publication) |
| 和田、御園生他 『統計学大要』 （養賢堂）ISBN4-8425-0181-2。
その他、講義中に紹介する。 |
| 成績評価方法・基準 Methods and Criteria of Evaluation |
| 定期試験を行う。 |
| 学生による授業評価の方法Course Evaluation by Students |
| 全学統一方式による。 |
| 準備学習等についての具体的な指示および他の科目との関連Other Specifications for Class Preparation |
| 確率・統計の広範な領域のうち、特に情報科学の学習および研究に必要な領域を選択的にクローズアップして講義する。基礎概念の説明から始めるので、他科目の先習は必要ない。 |
| キーワードCourse Key Words |
| 確率・統計/標本と母集団/漸近的パラメータ推定/情報科学 |