理工学部Faculty of Science and Engineering
MAT200XD(数学 / Mathematics 200)確率統計(電気)Probability and Statistics
斉藤 利通Saito TOSHIMICHI
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 | H5652 |
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 | 金2/Fri.2 |
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 | 【成績優秀者の他学部科目履修制度注意事項】履修にあたっては、授業担当教員の許可が必要です。受講許可の方法については、学習支援システムをご確認ください。 |
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 |
電気電子工学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
In order to understand data processing technique and feature extracting technique in electrical and electronica engineering, this lecture studies basic concepts of probability and statistics.
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
電気電子工学における各種データ処理やその理解のために、確率統計の基礎力を養成する。
到達目標Goal
講義、例題、演習。
対面授業の場合は、各自の演習問題や例題への直接コメントします。
オンライン授業の場合は、各自が提出した演習問題へのコメント(フィードバック)を学習支援システム(Hoppii)を通じて行います。詳細はHoppiiの記載事項を熟読してください。
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. )
基本事項の講義、基礎問題の演習、質疑応答、節目での復習、総復習等を、学生の理解のレベルに応じて適用する。
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.)
なし / No
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。
1:確率関数
イントロ、ヒストグラム、基本統計量
2:確率関数
二項分布
3:確率関数
ポアソン分布
4:情報理論入門
エントロピー、ハフマンコード
5:確率密度関数
正規分布
6:確率密度関数
中心極限定理
7:推定ー検定
母集団比率、標準正規分布
8:推定ー検定
母分散、χ二乗分布
9:推定ー検定
母平均、t分布
10:神経回路
ニューロンモデルと学習、神経統計力学
11:相関
相関係数
12:相関
回帰直線
13:相関
主成分分析
14:総復習
重要事項のまとめ
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】教科書の復習
テキスト(教科書)Textbooks
和達、十河:キーポイント確率統計、岩波書店
参考書References
なし
成績評価の方法と基準Grading criteria
定期試験
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
重要な基礎事項は、学力不足の学生にも理解できるように説明する。