授業科目名				担当教員
確率・統計学				内山　和治
時間割番号	単位数	コース	履修年次	期別	曜日	時限
TAM208	2	2019年度以前の入学生対象	2	前期	金	II
［概要］
人工知能，機械学習という言葉を日頃良く聞く．これらの基礎も，そして実は我々が日常的に行っている思考や判断も，確率・統計学と深く関係している．確率・統計学の基本を学び，その考え方や手法を使いたい時に使えるようになることは生活にも研究にも重要である．本講義では，具体的な事例を通して確率・統計学の基礎事項の意味を学び，偶然性を含む現象を調べて得たデータから，法則を見つけたり全体を推測したりする手法を身につける．本講義で学んだ内容を，学生実験等の実験計画や解析において活用してみると良いだろう．
［具体的な達成目標］
講義と講義内での演習により，下記に示す確率・統計の基礎技術を習得することを通して，数量的なリテラシーを身につけることを目標とする． １）確率変数，確率密度関数，確率分布関数の意味を説明できること ２）平均と分散を計算できること． ３）各種確率分布の特徴を具体的な事例を上げて説明できること ４）母集団と標本の意味を説明できること ５）各種推定の具体的な計算ができること ６）統計的仮説検定の具体的な計算ができること ７）２標本データの検定，相関を具体的に計算できること
［必要知識・準備］
微分積分学，線形代数の基礎を理解していること．ただし，それらの講義の単位は取得していなくても本講義を履修できる．
［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  35  % 達成目標に上げた４）〜７）を中心に達成状況を評価する  2 試験：中間期  35  % 達成目標に上げた１）〜３）を中心に達成状況を評価する  3 小テスト／レポート  30  % 数量的なリテラシーを評価するレポートを課す
［教科書］
(未登録)
［参考書］
薩摩順吉, 理工系の数学入門コース７　確率・統計, 岩波書店, ISBN:978-4000077774 谷合廣紀, Pythonで理解する統計解析の基礎, 技術評論社, ISBN:978-4297100490 山田剛史，杉澤武俊，村井潤一郎, Rによるやさしい統計学, オーム社, ISBN:978-4274067105 真貝 寿明, 徹底攻略 確率統計, 共立出版, ISBN:978-4320110090 加藤公一, 機械学習のエッセンス, SBクリエイティブ, ISBN:978-4797393965
［講義項目］
授業計画 第１回：確率の導入 第２回：条件付き確率 第３回：確率変数 第４回：確率関数と確率密度関数 第５回：確率分布関数 第６回：典型的な確率分布 第７回：平均値と分散 第８回：確率部分のまとめと試験 第９回：点推定 第10回：区間推定 第11回：統計的仮説検定の導入 第12回：母平均・母分散の検定 第13回：２標本データの検定、相関 第14回：統計部分のまとめと試験 第15回：回帰分析、試験解説
［教育方法］
講義は「オンデマンド型」にて行う．講義資料を配布し基礎事項を学び，python，Rなどのコンピュータ言語を用いて具体的に計算し理解を深める．講義の中でグループワークを随時行う．各回，基礎的な内容の理解を問うレポートを課す．
［JABEEプログラムの学習・教育目標との対応］
(未登録)
［その他］
特に教科書は指定しませんが，参考書として挙げた書籍を始めとして自分に合った本を一冊見つけると良いでしょう． 各自，自分のPCに統計解析言語（pythonを推奨）をインストールし，講義外の時間の学習時に有効に活用するようにしてください． 数学に関することなら何でも，「フィロス」で気軽に相談・質問してください．