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授業科目名
担当教員
確率・統計学
金 蓮花
時間割番号
単位数
コース
履修年次
期別
曜日
時限
TJM204 2 2019年度以前の入学生 2 前期 II
[概要]
自然現象や社会現象を問わず、偶然性を含む現象や多くのデータから、法則を見つけたり全体を推測したりするためにデータサイエンスの確率統計の手法が用いられている。本講義では確率及び統計の基礎事項を学び、そのような現象をいかに数学的にとらえるのか、法則性の確認や推測を行う手法を身につける。
[具体的な達成目標]
確率・統計学の基本的な概念や手法を理解し、現実の事象に則した問題を解けるようになることを目的とする。本授業を通して、データサイエンスについて理解でき、EXCELによるデータ処理(平均値、標準偏差など)、EXCELによる最小二乗法処理ができる。
[必要知識・準備]
微分積分学、線形代数の知識が必要である
[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 40  %理解度と応用力を評価するために論述式,記述式試験を行う。 
2試験:中間期 40  %理解度と応用力を評価するために論述式,記述式試験を行う。 
3小テスト/レポート 20  %洞察力を深めるため小テストを行う。 
[教科書]
  1. 前園 宜彦, 概説 確率統計, サイエンス社, ISBN:978-4781912349
[参考書]
(未登録)
[講義項目]
1.データサイエンスの概要
2.機械学習とAIの概要と可能性
3.確率の導入と確率変数
4.確率関数と確率密度関数と確率分布関数
5.確率関数と確率密度関数と確率分布関数
7.期待値と分散
8.期待値と分散
9.中間評価
10.点推定と区間推定
11.母平均・母分散検定
12.母平均の差の検定・対応のあるデータの検定
13.比率の検定・適合度検定
14.相関・回帰
15.総括評価・まとめ
[教育方法]
教科書に沿って講義を行う。ノートを取るのは非常に重要である。

「ライブ型」 :Teams 等のテレビ会議システムを利用
同時双方向リアルタイム動画配信授業
[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)