| 授業方針・テーマ |
デジタル社会の基礎知識である「数理・データサイエンス・AI」に関する知識・技能の基盤となる確率統計について，基礎から学び本質を理解し，その応用方法を学ぶ．
|
習得できる知識・能力や授業の
目的・到達目標 |
１．確率統計の諸概念を理解するとともに，その方法論に関する基本的知識を身に付け，確率統計の論理的展開方法を理解することができる．(専門分野の基本的な知識・理解，論理的思考力)
２．統計的推定・統計的仮説検定の考え方と，現実問題におけるこれらの考え方のインプリケーション(意味合い)を理解し，社会生活における課題解決のためにこれらの考え方を応用することができる．(専門分野の基本的な知識・理解，総合的問題思考力) |
授業計画・内容
授業方法 |
【授業計画・内容】
第1回 事象と確率
第2回 確率変数とその分布1 (基本的な確率変数とその分布)
第3回 確率変数とその分布2 (分布関数，期待値)
第4回 多変量確率変数1 (確率変数の独立性，同時分布)
第5回 多変量確率変数2 (共分散，相関係数)
第6回 多変量確率変数3 (多項分布，多次元正規分布)
第7回 前半のまとめ
第8回 大数の法則
第9回 中心極限定理
第10回 統計的推定1 (標本分布)
第11回 統計的推定2 (点推定)
第12回 統計的推定3 (区間推定)
第13回 統計的仮説検定1 (検定における論証方法の概要，正規母集団の母平均の検定)
第14回 統計的仮説検定2 (正規母集団の母分散の検定，二項母集団の母比率の検定)
第15回 後半のまとめ
【授業方法】講義を中心とした授業を実施するが，適宜講義内容を踏まえた演習を行うことで，講義内容を再確認し，到達目標に対する「履修者の理解度」を測定する． |
| 授業外学習 |
授業前にテキストの該当箇所を読んでおくこと．授業の予習・復習の為，週に３時間程度の授業外学習を必要とする． |
| テキスト・参考書等 |
【テキスト】：『ガイダンス確率統計：基礎から学び本質の理解へ』，発行日：2021年12月10日，発行：サイエンス社，ISBN：9784781915265，ページ数：248ページ，定価：2200円．
なお，上記テキストの題材のうち，計算機を用いて再現することで理解が深まる題材についてはサンプルコード(Python，R言語，Julia，Java等)を用意したため，kibacoからダウンロードできるよう手配する． |
| 成績評価方法 |
・中間試験40％，期末試験50％，授業参加度(演習)10%の割合で総合的に評価する．単位の取得には授業外学習が不可欠である．
・授業では演習問題を課し，理解度を確認する．(総合的問題思考力，能動的学習姿勢)
・演習問題の提出内容(白紙など)によってはその回の評点が0点になるので注意すること．演習問題は，1回の未提出につき，総点の10%を減点する．ただし，病気，電車の遅延などによりやむなく演習問題を提出できない場合は，診断書や証明書を提出すれば考慮する．
・試験では記述式の問題を課すことで，与えられた問題に対し，「専門的知識を総合的に活用しながら多角的な視点から問題を思考し，解決すべき問題の本質を見極め，自らの考えを論理的に組み立てる」ことができるかを確認する．(総合的問題思考力，論理的思考力) |
質問受付方法
(オフィスアワー等) |
オフィスアワーは設定しないが，質問は随時受け付けるため，事前にメールでアポイントメントを取ること．( k-ishitani@tmu.ac.jp ) |
特記事項
(他の授業科目との関連性) |
・この授業の履修を希望する者は毎回の授業に必ず出席すること．
・この授業はコース・学科別にクラス編成を行っているため，履修の手引で指定されたクラスで受講すること．なお，中間試験・期末試験の実施時期については授業時に指示する．
・この授業を理解するために必要な予備知識は，高校数学で習得する範囲の知識並びに偏微分・重積分の計算方法である．直交行列の基本性質に関する知識があればなお良いが，この授業を理解するための必須の要件ではない． |
| 備考 |
|
シラバス照会