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授業科目名
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担当教官
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基礎統計学及び実習
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福本 文代
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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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| 253405 | 2 | G | 2 | 前期 | 水 | I |
| ［概要］ | ||||||
| 情報系の分野では, 現象を定量的に記述したり比較することが要求される. 基礎統計学及び実習では, 確率・統計手法の基本原理を理解し, Mathematica によるプログラミングを通して, 確率・統計に関する計算方法を習得することを目標とする. カリキュラム中での位置付け：Gコースのカリキュラム |
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| ［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について理解できている. (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, ポアソン分布などの基本的な分布の意味について理解している. (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. |
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| ［必要知識・準備］ | ||||||
| 先修科目として, 基礎解析Iにおける微分・積分, 基礎解析IIにおける偏微分・重積分, 及び情報処理及び実習における Mathematica の基本的な操作について理解していることが望ましい. | ||||||
| ［評価基準］ | ||||||
| 授業中に課す小テスト(20点), 中間試験(30点), 期末試験(50点)の合計で評価する. | ||||||
| ［教科書］ | ||||||
| ［参考書］ | ||||||
| ［講義項目］ | ||||||
| 1. 代表値(平均, 相加・相乗平均, 調和平均, モード, メジアン) 2. 散布度(分散, 偏差) 3. 相関(相関係数, 回帰直線) 4. 演習１ 5. 演習２ 6. 確率(統計, 公理的確率) 7. 確率(条件付き確率と応用, ベイズ) 8. 演習３ 9. 中間試験 10. 確率分布(確率変数, 離散と連続) 11. 正規分布(再生性と中心極限定理) 12. 2項分布, ポアソン分布, ラプラスの定理 13. 演習４ 14. まとめ 15. 期末試験 |
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| ［教育方法］ | ||||||
| (未登録) | ||||||
| ［JABEEプログラムの学習・教育目標との対応］ | ||||||
| (A) 情報処理技術者としての基本的素養, 及び基礎的スキルの修得 確率・統計学が様々な現象を定量的に処理し, 客観的に判断するために重要な手法であることを理解させる. (C) 基礎的な国際コミュニケーション力と地球的視野の修得 Mathematica による演習を通して, 基本用語を習得する. (D) 時代の変化に対応し, 自立的に学習する能力の修得 授業で学んだことを小テストとして解くことで, 自ら理解度の確認を行う. |
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| ［その他］ | ||||||
| (未登録) | ||||||