確率統計

なし

本講義では不確実性をもつ現象を理解し, そのモデル化および解析に必要となる事項を理解することを目標とする.

微分積分学第一, 第二

線形代数学第一, 第二;解析学

参考書: 久保木 久孝 著 『確率・統計解析の基礎』 (朝倉書店)

(a) 授業内容
第 1回:確率論を学ぶ上での準備(集合論, 可算集合, 微積の復習)
第 2回:標本空間, 事象, 確率
第 3回:条件つき確率, ベイズの定理, 独立
第 4回:確率変数, 分布関数, 確率関数, 確率密度関数
第 5回:期待値
第 6回:確率ベクトル
第 7回:確率変数の独立, 確率ベクトルの期待値
第 8回:モーメント母関数, 条件付き期待値, 条件付き独立
第 9回:離散型確率モデル(ベルヌーイ分布, 二項分布, 幾何分布, ポアソン分布)
第10回:連続型確率モデル1(一様分布, 指数分布)
第11回:連続型確率モデル2(正規分布)
第12回:統計量, 確率変数の収束, 中心極限定理
第13回:標本分布1(統計量, カイ2乗分布)
第14回:標本分布2(t分布, F分布)
第15回:定期試験とその解説

(b)授業の進め方
授業は基本的に板書によって進められる.

毎講義ごとの復習は必ずすることが望まれる.

(a)成績評価方法
定期試験で評価

(b)評価基準
講義に関連した問題を自分で考えて解けるかどうかである.

金曜5限
◎4日前までにメールで予約をとってください。
◎30分以内で対応します。

数学を理解するには, とにかく紙と鉛筆を使って計算してみることである.

なし