授業科目名				担当教員
確率・統計学				渡辺 勝儀
時間割番号	単位数	コース	履修年次	期別	曜日	時限
251100	2	I	2	前期	金	II
［概要］
自然現象や社会現象を問わず偶然と思われる現象や多くのデータから、法則性を見つけたり全体を推測したりするために、様々な分野で確率統計の手法が用いられている。本講義では確率統計の基礎事項を学び、そのような現象をいかに数学的にとらえ、法則性の確認や推測を行う手法も学ぶ。データ解析や製品検定にどのように使われるのか、問題を解いて考える。
［具体的な達成目標］
以下の項目に代表される確率及び統計学の基本的な概念を理解し、計算にも応用できるようになる。<BR>条件付き確率<BR>確率変数<BR>確率密度関数と確率分布<BR>典型的な分布（二項分布、ポアソン分布、正規分布など）<BR>平均と分散<BR>点推定と区間推定<BR>統計的検定法
［必要知識・準備］
本科目を学ぶためには、高校数学と１年次に履修した微分積分学I及びIIおよび線形代数I及びIIの内容を理解していることが望ましい（該当科目の単位は取得していなくても履修できる）。
［評価方法・評価基準］
No 評価項目 割合 評価の観点 1 試験：期末期  40  % 授業や教科書の理解度、論理的思考力、計算力、数式や図及び文書の表現力を評価する  2 試験：中間期  40  % 授業や教科書の理解度、論理的思考力、計算力、数式や図及び文書の表現力を評価する  3 平常点／受講態度  20  % 演習問題や小テストで授業や教科書の理解度、論理的思考力、計算力を評価する
［教科書］
前園 宜彦, 概説 確率統計, サイエンス社, ISBN:4781909302
［参考書］
服部 哲也, 理工系の確率・統計入門, 学術図書出版社, ISBN:4873612934 中村忠、山本英二, 理工系確率統計―データ解析のために, サイエンス社, ISBN:4781910009
［講義項目］
１．確率の導入<BR>２．条件付き確率<BR>３．確率変数<BR>４．確率関数と確率密度関数<BR>５．確率分布関数<BR>６．典型的な確率分布<BR>７．平均値と分散<BR>８．共分散・中心極限定理<BR>９．データ処理<BR>１０．点推定<BR>１１．推定値の構成<BR>１２．区間推定<BR>１３．統計的仮説検定<BR>１４．相関<BR>１５．回帰分析
［教育方法］
授業の最後の15分程度は演習の時間として、指定された問題を各自が解き時間の終わりに提出して貰う
［JABEEプログラムの学習・教育目標との対応］
《機械システム工学科機械情報コース》 (B)工学のための基礎知識 機械工学を学ぶ上で基盤となる数学、物理や化学などの自然科学と情報技術の基礎知識を習得し、これらを機械工学へ活用できる能力を身につける。 ◎
［その他］
オフィスアワー：前期は木曜日５時限にＳ−２１６の研究室で質問・相談受け付けます。
[学生による授業評価アンケートに関する記述]
授業内容が難しいという意見もあります。確率変数が連続になることや統計的な判断など新たに学ぶ難しい概念があるので、容易ではないことは確かですが、応用に使うためには理解が必要です。難しいという方はオフィスアワーを設定してありますので質問・相談に来てください。