理工学部Faculty of Science and Engineering
MAT100XF（数学 / Mathematics 100）確率統計演習Exercise of probability and statistics
作村 建紀Takenori SAKUMURA
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学部Faculty of Science and Engineering |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2021 |
| 授業コードClass code | H6741 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 月3/Mon.3 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 |
| 教室名称Classroom name | |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| カテゴリー＜理工学部＞Category |
経営システム工学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
This class conducts calculation exercises in order to understand the compulsory subject "Probability theory and statistics" of the first grade level in the department of Industrial and Systems Engineering.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
1年次の経営システム工学科の必修科目「確率統計」で学んだ内容の理解を深めるため，計算演習を行う．
到達目標Goal
数理統計学やOR等経営システム工学科の様々な専門科目を学ぶ上で必要な確率論の基礎を習得する．
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」と「DP4」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
確率統計の講義内容に関連した問題を用いて演習を行う．必要があれば解説を行う．課題等の提出・フィードバックは「学習支援システム」および「Googleドライブ」を通じて行う予定である．また，授業内で挙がった良いコメントは紹介し，さらなる議論に活かす．
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回：ガイダンス
授業の進め方などのガイダンスを行う．
第2回：事象と確率
和事象と積事象に関する確率計算の演習
第3回：条件付き確率
条件付き確率を用いた演習
第4回：ベイズの定理
ベイズの定理に関する演習
第5回：確率変数
確率変数についての導入
第6回：離散型・連続型の一次元確率分布
離散型分布および連続型分布による確率計算
第7回：試験・まとめI
前半のまとめとして中間試験を実施する．
第8回：期待値と分散
期待値と分散に関する演習
第9回：積率母関数
積率母関数に関する演習
第10回：二次元確率分布と同時確率
二次元確率分布と同時確率の計算
第11回：二次元確率分布と条件付き分布
二次元確率分布と条件付き分布に関する演習
第12回：共分散，相関係数
共分散，相関係数，モーメント母関数に関する演習
第13回：正規分布
正規分布による確率計算の演習
第14回：試験・まとめII
後半のまとめとして期末試験を実施する．
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
【本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、4時間を標準とする】「確率統計」で学んだ内容を事前に復習する．
テキスト（教科書）Textbooks
特になし．
参考書References
・田口玄一・眞壁肇・古林隆・森雅夫 (1981) 「確率・統計」, 日本規格協会．
・竹内啓 (2016) 「数理統計学の考え方」, 岩波書店.
・野田一雄・宮岡悦良 (1990) 「入門・演習 数理統計」, 共立出版．
・久保川達也・国本直人 (2016) 「統計学」, 東京大学出版会．
その他必要に応じて講義時間中に指示する．
成績評価の方法と基準Grading criteria
講義時間内に行う2回の試験（60%）と演習（40%）により評価する．また，試験以外の演習に取り組む姿勢も評価に加味する．
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
多様かつ多くの演習量を望む学生が多かったことを考慮し，可能な限り難易度を広くとり，かつ問題量を増やすことを心がける．また，演習の採点を待つ時間が非効率である意見や小テストを増やしてほしいという意見が複数あったため，毎回の演習課題の提出による評価を取りやめ，試験形式で3回のみ出題することとする．
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
資料の配布に当たっては授業支援システムを使用する．
その他の重要事項Others
別途指示する．