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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,D(Dは過年度生) 1,2 前期 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]
  1. 前園 宜彦, 概説 確率統計, サイエンス社, ISBN:4781909302
[参考書]
  1. 服部 哲也, 理工系の確率・統計入門, 学術図書出版社, ISBN:4873612934
  2. 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]
第1回.確率の導入<BR>第2回.条件付き確率<BR>第3回.確率変数<BR>第4回.確率関数と確率密度関数<BR>第5回.確率分布関数<BR>第6回.典型的な確率分布<BR>第7回.平均値と分散<BR>第8回.共分散・中心極限定理<BR>第9回.中間期評価・確率部分のまとめ<BR>第10回.点推定<BR>第11回.推定値の構成<BR>第12回.区間推定<BR>第13回.統計的仮説検定<BR>第14回.相関・回帰分析<BR>第15回.総括評価・統計部分のまとめ
[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。