確率・統計学入門・発展

講義要項

授業概要

数学の応用分野の一つである統計学の入門的事項を学ぶ。 本科目はデータサイエンス・AI教育プログラムのリテラシーレベル科目の一つです。

到達目標(ねらい)

将来必要になった時に困らないよう、例題を丁寧に解説し、練習問題を解けるようにする。また、単に問題が解けるだけでなく、その過程において、論理的思想を身に付けることを目標とする。

授業スケジュール

前期

第 1 回 場合の数
第 2 回 確率
第 3 回 離散型確率分布
第 4 回 テスト１
第 5 回 確率密度
第 6 回 モーメント母関数と変数変換
第 7 回 テスト２
第 8 回 ポアソン分布
第 9 回 正規分布
第 10 回 中心極限定理
第 11 回 テスト３
第 12 回 カイ2乗分布
第 13 回 t分布とF分布
第 14 回 テスト４
第 15 回 課題授業

後期

第 1 回 1変数データの整理
第 2 回 2変数データの整理
第 3 回 テスト１
第 4 回 点推定
第 5 回 区間推定
第 6 回 演習・復習
第 7 回 テスト２
第 8 回 母平均と母分散の検定
第 9 回 母平均の差の検定
第 10 回 母分散の比の検定
第 11 回 演習・復習
第 12 回 テスト３
第 13 回 マルコフ過程入門
第 14 回 テスト４
第 15 回 課題授業

履修上の留意点等

毎回出席すること。数学は一つ一つの積み重ねであるので、欠席した場合には補習が必 要です。 また、教科書を予め読んでおき、分からないところをチェックしておくこと。それらを 授業で集中して理解するようにして下さい。 数学の定義・公式の解説、定理の証明には沢山の時間を要してしまう為、スライドによ るプレゼンテーションやオンデマンド授業とすることがあります。 オンライン授業に関しては、WebClassを利用して連絡・配信します。

教科書/テキスト

馬場敬之著『確率統計キャンパス・ゼミ』マセマ出版

参考書等

学生による授業アンケート結果等による授業内容・方法の改善について

講義が理解出来なかった場合は、遠慮なく質問して欲しい。全ての受講生が理解して進められるよう努力する。