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
|
|||||||||||||||||||||
確率統計及び演習II
|
茅 暁陽
|
|||||||||||||||||||||
時間割番号
|
単位数
|
コース
|
履修年次
|
期別
|
曜日
|
時限
|
||||||||||||||||
253308 | 2 | CS,FG過年度生 | 1 | 後期 | 水 | IV | ||||||||||||||||
[概要] | ||||||||||||||||||||||
具体的な応用例を取り上げながら,統計的推定,統計的仮説検定及び分散分析について学ぶ.Mathematica によるプログラミングを通じた演習を可能な限り多く行い,理解を深めることとする. | ||||||||||||||||||||||
[具体的な達成目標] | ||||||||||||||||||||||
授業の到達目標及びテーマ<BR>1.統計的推定の基礎を理解し,実際に区間推定を実施できるようになる.<BR>2.統計的検定の概念を理解し,t検定・F検定など代表的な検定を実施できるようになる.<BR>3.分散分析の手法および実験計画法の基礎を理解し,実際に実施できるようになる.<BR>4.統計的推定・検定および分散分析の実行プログラムをMathematicaによりプログラミング可能となる. | ||||||||||||||||||||||
[必要知識・準備] | ||||||||||||||||||||||
確率統計および演習?を履修済みであること | ||||||||||||||||||||||
[評価方法・評価基準] | ||||||||||||||||||||||
|
||||||||||||||||||||||
[教科書] | ||||||||||||||||||||||
[参考書] | ||||||||||||||||||||||
(未登録) | ||||||||||||||||||||||
[講義項目] | ||||||||||||||||||||||
第1回:推定の基礎(母集団と標本抽出,標本分布)<BR>第2回:統計的推定(信頼区間,母平均の推定,母分散の推定)<BR>第3回:統計的推定(母分散,母比率の推定)<BR>第4回:Mathematicaによる演習1(区間推定に関する演習)<BR>第5回:仮説検定(帰無仮説,有意水準,棄却域,両側・片側検定,母平均の検定)<BR>第6回:仮説検定(等平均の検定)<BR>第7回:仮説検定(母分散の検定,等分散の検定,母比率の検定)<BR>第8回:仮説検定(等分散の検定,母比率の検定)<BR>第9回:Mathematicaによる演習2(検定に関する演習)<BR>第10回:仮説検定(適合度の検定)<BR>第11回:仮説検定(独立性の検定)<BR>第12回:分散分析(1次元実験配置,分散分析表)<BR>第13回:分散分析(2次元実験配置)<BR>第14回:Mathematicaによる演習3(分散分析に関する演習)<BR>第15回:最終評価(総括とまとめ) | ||||||||||||||||||||||
[教育方法] | ||||||||||||||||||||||
具体的な問題を解きながら実践的に学んでいく.主に推定、検定、分散分析の3つの内容についてそれぞれ講義の後に1回の演習を行うことで理解を深める。 | ||||||||||||||||||||||
[JABEEプログラムの学習・教育目標との対応] | ||||||||||||||||||||||
(未登録) | ||||||||||||||||||||||
[その他] | ||||||||||||||||||||||
(未登録) |