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 |
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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 |