| ■授業内容と方法 |
様々な自然現象や社会事象・実験などから，我々は様々な形式のデータを手に入れることになる。これらの結果を解釈し事象の本質を客観的に抽出することを「データ解析」と呼んでいる。この客観性を科学的に保証するために構築された概念が「確率論」であり，これに基いて「統計モデル」が構成されている。
本講義ではデータ解析に必要な基本的な確率論と統計モデルについて概説し，それらのモデルにおける推定法と検定法を論じる。いくつかの具体事例による演習も適宜おこなう。
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| ■達成目標 |
【論理性 D-1 D-2 D-3】
確率の概念を理解し，事象の本質を客観的に表現・評価できること。
論理的思考の基礎技法としての数学が応用でき，工学に必要な基本的な数学能力を身につける。
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| ■評価基準と評価方法 |
確率分布の基本概念を理解でき、統計問題の解決に適用できること。
期末試験(50%)・レポート提出(50%)により評価する。レポートを中間試験相当とする。
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| ■履修条件 |
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工業数学I（先修科目）
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| ■授業計画 |
第1回目 イントロダクション，数学的基礎準備
第2回目 確率変数
第3回目 特性関数
第4回目 モーメント，キュムラント
第5回目 確率の法則
第6回目 正規分布
第7回目 カイ2乗分布
第8回目 F分布・t分布
第9回目 演習
第10回目 標本と母集団
第11回目 推定
第12回目 統計的仮説
第13回目 仮説検定
第14回目 最尤法と情報量規準AIC
第15回目 講義の総括と演習
第16回目 期末試験
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| ■事前・事後学習 |
[事前] 各回の教科書該当箇所および講義ノートに目を通しておくこと
[事後] 講義中に理解が不十分な部分を配信する講義ビデオで確認すること。隔週の課題に取り組むこと。
課題回答や復習などを含めて、平均週3時間程度の時間外学習が必要となる。
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| ■教科書 |
ISBN |
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柴田文明「理工系の基礎数学７ 確率・統計」（岩波書店）
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4000079778 |
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| ■参考書 |
ISBN |
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浅野長一郎・江島伸興・李賢平「基本統計学」（森北出版）
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4627093705 |
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| ■備考(メッセージ) |
・微分積分学の知識及び計算力が必要となることが多いので，各自復習しておくこと。
・教科書は各自生協にて購入しておくこと。
・レポートは，TeX を用いて作成し提出すること。
Webclassを利用して講義情報(講義ノート、講義ビデオ)の提供とレポート提出を行なう。
https://webclass.cc.u-ryukyu.ac.jp/
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| ■オフィスアワー |
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毎週月曜日 9:00-12:00 工学部1号館706室
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| ■メールアドレス |
okazaki@ie.u-ryukyu.ac.jp
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| ■URL |
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http://www.ms.ie.u-ryukyu.ac.jp/class/stat/
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