山梨大学電子シラバス>検索結果一覧>授業データ



授業科目名
担当教員
基礎統計学I及び実習
福本 文代
時間割番号
単位数
コース
履修年次
期別
曜日
時限
253407 2 G 2 前期 I
[概要]
工学の分野においては,現象を定量的に記述したり比較することが要求される.ところが,あらゆる測定において,偶然事象である測定誤差あるいは雑音が混入するのが常である.本講義では,このような偶然事象から法則性を抽出し,その法則に基づいて現象を説明する枠組みである記述統計学の基礎を学ぶ.その前段階として,偶然を数量化するために用いられる確率の概念を学ぶ.本講義では, 講義の一部をMathematica によるプログラミング演習に充てる. すなわち, 演習によりデータ分析と処理を行うことで,統計学の基礎的な事項の理解を深めることとする.
[具体的な達成目標]
現象の定理的な記述や比較が可能となるよう, 具体的な課題を通して確率・統計手法の基本原理を理解する. これによりテキスト処理をはじめとする各種データ処理において 統計量を扱うことができるようになる. 具体的な項目は以下の通りである.<BR>(a) 与えられたデータに対する各種代表値の求め方が理解できている.<BR>(b) 確率変数, 確率密度関数, 分布関数について理解できている.<BR>(c) 正規分布, 2項分布などの基本的な分布の意味について理解できている.<BR>(d) 与えられた分布に従う確率変数の平均, 分散を求めることができる.
[必要知識・準備]
初等関数についての積分
[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 50  %確率変数, 期待値, 分散, 正規分布, 2項分布に関する理解度 
2試験:中間期 40  %代表値, 2変量の関係を知る方法に関する理解度 
3小テスト/レポート 10  %授業中に出題する課題を通しての授業内容の理解度 
[教科書]
  1. 平, ゼロから学ぶ統計解析, 講談社, ISBN:4-06-154656-2
[参考書]
(未登録)
[講義項目]
1. 資料の処理(度数分布表・ヒストグラム)<BR>2. 代表値(平均・中位数・最頻値),<BR>3. 散布度(分散・チェビシェフの定理)<BR>4. 相関(相関)<BR>5. 相関(回帰直線)<BR>6. Mathematicaによる演習1(リストの作成, 平均値・分散の計算)<BR>7. Mathematicaによる演習2(関数の定義, 相関係数の計算)<BR>8. 前半のまとめと中間試験<BR>9. 確率分布(離散変数)<BR>10. 確率分布(期待値, 分散)<BR>11. Mathematicaによる演習3(確率分布に関する演習)<BR>12. 順列・組み合わせ・2項分布<BR>13. 正規分布<BR>14. Mathematicaによる演習4(正規分布, 2項分布に関する演習)<BR>15. 後半のまとめと期末試験
[教育方法]
授業では, 説明の後, 課題を解くことにより理解を深める.
[JABEEプログラムの学習・教育目標との対応]
《コンピュータ・メディア工学科 情報メディアコース》
(A) マルチメディア情報ネットワーク技術に習熟した情報処理技術者としての基盤となる基礎的素養及び基礎的スキルを修得する。
[その他]
(未登録)