理工学部Faculty of Science and Engineering
MAT100XG（数学 / Mathematics 100）確率統計・演習Ⅰ（基礎統計）Introduction to Statistics
松家 敬介Keisuke MATSUYA
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 | 2024 |
| 授業コードClass code | H9345 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 春学期授業/Spring |
| 曜日・時限Day/Period | 木曜1時限木1/Thu.1 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 |
| 教室名称Classroom name | 小東館-E202 |
| 配当年次Grade | 1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 |
創生科学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
This lecture covers fundamentals of probability theory and statistical theory. The aim of this lecture is understanding fundamentals of probability theory, statistical theory and data analysis. Before/after each class meeting, students will be expected to spend four hours to understand the course contents. Final grade will be calculated according to the final exam.
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
不確実性を伴う現象を扱う際やデータ分析を行う際の基礎となる確率論・統計学の入門的事項を習得する。
到達目標Goal
確率論および統計学の基本的な考え方を理解するとともに、基礎的なデータ分析を実践する力を身につける。
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. ）
講義と演習による確率・統計の基礎的事項の学習を行う。
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。
1．[対面/face to face]：確率論の基礎概念 1
集合論、確率の定義
2．[対面/face to face]：確率論の基礎概念 2
条件つき確率、事象の独立性、相関
3．[対面/face to face]：確率論の基礎概念 3
確率変数、分布関数、期待値と分散
4．[対面/face to face]：確率論の基礎概念 4
多変数の確率変数
5．[対面/face to face]：代表的な確率分布 1
二項分布、ポアソン分布
6．[対面/face to face]：極限定理
大数の法則、中心極限定理
7．[対面/face to face]：代表的な確率分布 2
正規分布
8．[対面/face to face]：これまでの復習
確率論に関する演習
9．[対面/face to face]：記述統計
データの整理
10．[対面/face to face]：推測統計の基礎 1
母集団と標本、統計量
11．[対面/face to face]：推測統計の基礎 2
推定
12．[対面/face to face]：推測統計の基礎 3
仮説検定
13．[対面/face to face]：回帰分析
単回帰分析
14．[対面/face to face]：これまでの復習
統計解析の演習
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】講義ノートの内容で分からないものがあるか否かを確認する。
講義で配布した演習問題を解く。
テキスト（教科書）Textbooks
特に指定しない。
参考書References
薩摩順吉：確率・統計 岩波書店
岩佐学、薩摩順吉、林利治：確率・統計 裳華房
東京大学教養学部統計学教室：統計学入門 東京大学出版会
成績評価の方法と基準Grading criteria
期末試験（100%）
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
練習問題や実例を多く紹介し，理解の定着をはかる。
その他の重要事項Others
受講者の状況を見ながら進度を調整することがある。