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授業科目名
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担当教員
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確率・統計学
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金 蓮花
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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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TJM204 | 2 | 2019年度以前の入学生 | 2 | 前期 | 木 | 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] | ||||||||||||||||||||||
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[教科書] | ||||||||||||||||||||||
[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 |
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[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 |
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[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) |