理工学部Faculty of Science and Engineering
PRI200XF（情報学基礎 / Principles of informatics 200）経営工学計算演習ＢComputing Exercise of Management Science B
安田 和弘、林 俊介
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 | 2023 |
| 授業コードClass code | H6804 |
| 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 | 火3/Tue.3 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 |
| 教室名称Classroom name | 小西館‐PC教室1 |
| 配当年次Grade | 2年 |
| 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)
【Course outline】
The purpose of this course is to solve some problems related to probability, statistics, mathematical programming and OR.
【Learning Objectives】
The goals of this course are to absorb knowledge of probability, statistics, mathematical programming and OR.
【Learning activities outside of classroom】
Students will be expected to solve reporting assignments after each class meeting.
Your study time will be more than four hours for a class.
【Grading Criteria /Policy】
Final grade will be calculated according to the following process reports (60%) and in-class contribution (40%). If number of absence is more than or equal to 4, your grade is automatically D.
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
確率・統計・数理計画・ORの演習を行う.
到達目標Goal
これまでに学習した確率・統計・数理計画・OR分野に関する知識の定着を図る．
これらの知識は今後，諸分野への応用の際に必要となるため，実際に使える知識と技術に昇華させる．
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・数理計画・ORに対する演習問題を解く．また，Excelを用いた計算演習を行う．2人の教員が分担して担当する．
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
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※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[対面/face to face]：線形計画問題
線形計画問題について復習する．具体的な線形計画問題を Excel を用いて解けるようになる．
第2回[対面/face to face]：整数計画問題
線形計画問題と整数計画問題の違いを具体例・演習を通じて学ぶ．
第3回[対面/face to face]：最適解の整数性と非線形計画問題
整数最適解の存在が理論的に保証される線形計画問題，および２次関数などを含んだ非線形計画問題について学習し，演習を行う．
第4回[対面/face to face]：解きにくい最適化問題
単純にソルバーを用いるだけでは望ましい解が求まらない非線形計画問題とその対処法を，具体例・演習を通じて学ぶ．
第5回[対面/face to face]：最短路問題
ネットワーク上の最適化問題の一つである最短路問題について，具体例・演習を通じて学ぶ．
第6回[対面/face to face]：最大フロー問題
ネットワーク上の最適化問題の一つである最大フロー問題について，具体例・演習を通じて学ぶ．
第7回[対面/face to face]：最大フロー問題の応用と最小カット
現実社会に現れる最大フロー問題の例を取り扱い，理解を深める．また，カットの概念を導入し，最大フローと最小カットの関係について理解を深める．
第8回[対面/face to face]：モーメント母関数
モーメント母関数の定義・性質を学び，具体的な分布のモーメント母関数を計算する．また，モーメント母関数を用いた高次モーメントの計算方法を学ぶ．
第9回[対面/face to face]：大数の法則
チェビシェフの不等式を学び，Excelを用いて大数の法則に関する演習を行う．
第10回[対面/face to face]：中心極限定理
Excelを用いて中心極限定理に関する演習を行う．
第11回[対面/face to face]：仮説検定
仮説検定とは何か，また仮説検定の方法を学び，その演習を行う．
第12回[対面/face to face]：時系列分析とトレンドの検定
加法モデルを学び，トレンドに関する仮説検定を学び，演習を行う．
第13回[対面/face to face]：時系列分析とランダム性の検定
加法データに対する移動平均を学ぶ．またランダムネスの仮説検定についても学び，演習を行う．
第14回[対面/face to face]：最尤法
最尤法について学び，有名な分布に対する最尤推定量を求め，パラメータ推定を行う．
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】
テーマ毎に演習課題を解き，レポートやプログラムを提出する．
テキスト（教科書）Textbooks
随時紹介する．
参考書References
久保川達也，国友直人，「統計学」，東京大学出版会．
東京大学教養学部統計学教室編，「統計学入門」，東京大学出版会．
田口玄一他，「確率・統計」，日本規格協会．
藤澤克樹，後藤順哉，安井雄一郎，「Excel で学ぶ OR」，オーム社．
他は適宜紹介する．
成績評価の方法と基準Grading criteria
平常点（40%）と提出課題（60%）とする．また，両教員の出欠をあわせて4回以上欠席の学生は自動的に不可とする．
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
「知識がついた」「Excelの勉強になった」「演習課題を解くことで理解が深まった」という意見が多い.
一方で，「難しい」という意見もあるので，単位取得のためには，これまでに履修した確率・統計・数理計画・ORに関する復習を行った上で授業に臨む必要がある.
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
マルチメディア室にあるパソコンを諸計算に用いる．