情報科学部Faculty of Computer and Information Sciences
MAT147KA-GMP-153（数学 / Mathematics 100）統計学1Statistics 1
小西 克巳Katsumi KONISHI
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 情報科学部Faculty of Computer and Information Sciences |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2024 |
| 授業コードClass code | J0011 |
| 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 | 月3/Mon.3 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 / Koganei |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | 1～4 |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | 再履クラス（※新入生受講不可、前提科目） |
| 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 | |
| 選択・必修Optional/Compulsory | |
| カテゴリー（2022年度以降入学者）Category (2022~) |
専門教育科目 科学基礎科目 |
| カテゴリー（2021年度以前入学者）Category (~2021) |
専門教育科目 科学基礎科目 |
| カテゴリーCategory |
すべて開くShow all
すべて閉じるHide All
Outline (in English)
This course introduces the fundamentals of statics. The goals of this course are to help students acquire an understanding of statics, probability and statistical test. Students will be expected to have completed the required assignments after each class meeting. Your study time will be more than four hours for a class. Your overall grade in the class will be decided based on the following
Term-end examination: 60%、Short reports : 40%
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
コンピュータ科学およびデジタルメディア分野の専門科目を学ぶ上で必要不可欠な知識である確率・統計の基礎を習得することを目標とする。本授業は前年の統計学1の再履修者のための授業である。
到達目標Goal
合格者は、以下の項目を達成することを想定している。(1)「確率変数」「確率分布」の概念を理解する。(2)「期待値」の演算ができる。(3)「正規分布」の基礎概念を理解し、データから統計量を推定できる。(4)「検定」の概念を理解する。
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?
情報科学部ディプロマポリシーのうち「DP1」と「DP3-1」、「DP4-1」、「DP4-2」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. ）
講義形式で実施し、毎回演習を行う。講義は板書を中心に進める。演習は授業時間中に解いたものを提出する。提出されたレポート課題はレポート返却、および、授業中の解説によってフィードバックする。
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。
1[対面/face to face]：標本と確率
標本と確率、確率変数
2[対面/face to face]：条件付き確率
条件付き確率とベイズの定理
3[対面/face to face]：連続事象と確率
連続事象の確率、確率密度関数、モーメント母関数
4[対面/face to face]：二項分布
二項分布、二項分布の正規分布による近似、二項分布のポアソン分布による近似
5[対面/face to face]：正規分布
正規分布の確率の計算
6[対面/face to face]：同時確率分布
同時確率、同時確率分布、共分散と独立性
7[対面/face to face]：最尤推定
尤度、尤度関数、対数尤度関数、最尤推定法
8[対面/face to face]：区間推定
点推定と区間推定、その計算法
9[対面/face to face]：標本分布
標本平均と標本分散、t分布
10[対面/face to face]：これまでの復習
第1回から第9回までの復習
11[対面/face to face]：統計的検定
母集団の平均の検定、母集団の分散の検定、F検定
12[対面/face to face]：t検定
対応のないt検定、対応のあるt検定
13[対面/face to face]：カイ２乗検定
カイ２乗検定と独立性の検定
14[対面/face to face]：まとめ
第１回〜１３回までの復習
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.)
予習として、事前に教科書をよく読み、授業に必要な知識を確認しておくこと。演習問題は授業中に提出することとするが、時間内に解けなかった問題は復習し、必ず解いておくこと。
本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、各週につき4時間を標準とする。
テキスト（教科書）Textbooks
皆本晃弥：スッキリわかる確率統計、近代科学社(2015)
参考書References
薩摩 順吉：確率・統計 (理工系の数学入門コース 7) 、岩波書店
成績評価の方法と基準Grading criteria
授業中の課題を４０％、期末試験６０％で評価する。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
演習問題を増やし、理解度を深める。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
特になし