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授業科目名
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担当教員
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確率統計及び演習II
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小澤 賢司
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時間割番号
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単位数
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コース
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履修年次
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期別
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曜日
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時限
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| TCS111 | 2 | CS,FG | 1 | 後期 | 火 | III | ||||||||||||
| ［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（平成30年度以降はPythonに移行する可能性あり）． | ||||||||||||||||||
| ［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Iを履修済みであること | ||||||||||||||||||
| ［評価方法・評価基準］ | ||||||||||||||||||
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| ［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) | ||||||||||||||||||