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］
以下の項目の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。