授業科目名				担当教員
確率統計及び演習I				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
TCS110	2	(未登録)	1	前期	火	III
［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. (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. (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. (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. (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  % 各回の授業中に出題する課題を通して授業内容に関する理解度
［教科書］
小寺平治, 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） 2. 代表値（平均・中位数・最頻値）， 3. 散布度（分散・チェビシェフの定理） 4. 相関（相関） 5. 相関（回帰直線) 6. Mathematicaによる演習1（リストの作成, 平均値・分散の計算） 7. Mathematicaによる演習2（関数の定義, 相関係数の計算） 8. 前半のまとめと中間試験 9. 確率分布（離散変数） 10. 確率分布（期待値, 分散） 11. 順列・組み合わせ・2項分布 12. 正規分布 13. Mathematicaによる演習3（確率分布に関する演習） 14. Mathematicaによる演習4（正規分布, 2項分布に関する演習） 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］
(未登録)
［その他］
(未登録)