開講年度	2007
教育課程名	主専門教育課程 学科別科目
授業科目番号	25
授業科目名	確率・統計
開講曜日と時限	月曜日　９，１０時限
教室番号	Ｎ２０７
開講学期	後期
単位数	2
対象学科・学年	情報工学科2年
必修・選択の別	必修
授業方法	講義
担当教員	桂田英典
教員室番号	N461
連絡先（Tel）	０１４３−４６−５８０４
連絡先（E-Mail）	hidenori@mmm.muroran-it.ac.jp
オフィスアワー	月曜日15時から16時
授業のねらい	現在，数多くの学問分野で，調査，実験，観測などにより様々なデータが 蓄積されています．このようなデータを数学的に扱うには，確率と統計が 必要となります．統計によりデータを整理・分析するための手法が提供され， 確率はその基礎的数理となります．この講義では，統計データ解析を行う 際に必要となる確率と統計の基礎を説明します．
到達度目標	情報においてデータを扱うときに，確率統計は重要な 数理基礎となります．本授業では以下を目標とします． ・確率の基礎を理解し，データを調査解析するための統計的手法を身に付ける． ・身近な統計データの読み方について理解を深める． ・母集団，標本などの統計学で用いられている基礎的な概念を理解する． ・統計的推定・検定の方法について理解する．
授業計画	１．１変数の離散型確率分布：場合の数，確率の定義，ベイズの定理，確率分布，ベルヌーイ分布，期待値・分散，モーメント母関数（１〜２週） ２．１変数の連続型確率分布：確率変数と確率密度，期待値・分散，指数分布，確率変数変換（３〜４週） ３．２変数の確率分布：離散型と連続型，周辺確率分布，期待値・分散・ 共分散，多変数への拡張，たたみ込み積分（５〜６週） ４．ポアソン分布と正規分布，データの標準化，中心極限定理（７〜８週） ５．各種分布関数：ガンマ関数とベータ関数，カイ２乗分布，スチューデント分布，フィッシャー分布（９〜１０週） ６　データ整理：度数分布，ヒストグラム，散布図，相関係数，共分散，最小２乗法・回帰直線（１１〜１２週） ７．推定：不偏推定，最尤推定，区間推定，有意水準（１３〜１４週） ８．検定：母集団・母平均・母分散，仮説と棄却， 及びまとめ（１５週）
教科書及び教材	「確率統計」馬場敬之，久池井茂共著，（マセマ社）
参考書	「確率問題ゼミ」G.ブロム他著（シュプリンガー東京） 「確率・統計」薩摩順吉著（岩波書店）
成績評価方法	定期試験100％（100点）合計６０点以上を合格とする． 数回行う小テスト（演習）を成績の参考にすることがある。
履修上の注意	１．講義中に演習が含まれるため欠席しないように． ２．解析学，線形代数，離散数学を理解していることが望ましい． ３．再試験は1回行う．（実施する場合詳細は別途掲示する） 再試不合格者は再履修すること．
教員からのメッセージ
学習・教育目標との対応	この授業科目は情報工学科の学習目標の以下の項目に対応している． 情報技術者［情報基礎］(数学と自然科学の基礎知識を身につける)
関連科目	線形代数，解析I，解析II，離散数学
その他