確率統計(再履)

この講義では, 確率から始めて統計における諸概念を説明します. 本講義では, 教科書を指定します. 指定した教科書に沿って講義を進めますが, その内容の多くを練習問題を通して学びます. 演習問題を解き, 教科書の内容を理解しする過程を通じ, 数理統計学の本質と面白さを理解することが目標です.

微分積分学

線形代数学

E.クライツィグ(田栗訳)「確率と統計(原著第8版)」, 培風館, 1999
参考書・参考資料等
薩摩順吉, 「確率・統計」, 岩波, 1989
伏見正則, 「確率と確率過程」, 朝倉書店, 2004

○Google Classroom Class Code: (未定)
※クラスルームへの登録は必須です.
授業計画(多少の変更がありうる)
第1回:はじめに:データとその表現, 平均的大きさと広がり
第2回:確率:実験, 結果, 事象
第3回:確率:確率の公理へ
第4回:確率:順列・組み合わせ
第5回:確率:確率変数と確率分布
第6回:確率:期待値, 平均, 分散
第7回:第1回から6回までのまとめ
第8回:確率:2項分布, ポアソン分布, 超幾何分布
第9回:確率:ガウス分布
第10回:確率:多変数の確率分布
第11回:統計:ランダム抽出
第12回:統計:パラメータの推定, 最尤法
第13回:統計:信頼区間
第14回:統計:仮説の検定
第15回:統計:相関分析

演習問題を解くことを通じての復習が大事です.

出席回数, レポート, 試験による.

木曜日5限. これ以外でも受け付けるが, メイルによる事前コンタクトをとることをお願いします.

確率論ならびにこれを基礎とした数理統計学は, 科学技術の基礎として大変重要な意味を持っています. もう少し具体的に述べますと, 理工学のあらゆる分野において, 実験や観測を行なった結果を解析し, そこから意味のある結論を引き出すという過程があります. この過程において, 確率論に基づく数理統計学の手法が非常に重要な役割を果たします. 理工系の専門分野の基礎として, 位置づけられる重要講義の1つです.

対面講義を基本としていますが, 事情によって, 遠隔(リアルタイム/オンデマンドで行う)方式になる場合があります.
講義は指定教科書に沿って行われますが, 教科書をそのまま説明するのではなく, 補足説明, 別な導出法, 別な例題の計算等, 教科書の内容の理解に役立つと思われる部分で教科書には記載のない事項を取り入れることも行っています.