開講学期 | 2008年度 前期 |
授業区分 | 週間授業 |
対象学科 | 情報工学科3年 |
対象学年 | 3 |
必修・選択 | 選択 |
授業方法 | 講義 |
授業科目名 | データの統計解析 |
単位数 | 2 |
担当教員 | 本田 泰 |
教員室番号 | V607 |
連絡先(Tel) | 0143-46-5465 |
連絡先(E-mail) | honda@csse.muroran-it.ac.jp |
オフィスアワー | 火曜日 13:30-14:30 |
授業のねらい | 今日のような情報化社会では,我々は膨大なデータの中から,必要な情報を取り出し,有効に活用する技術を身につける必要がある.本講義では,データの解析に必要な確率変数および重要な確率分布を理解する.また,それらに基づきデータ処理,推定,検定の方法を学ぶ. |
到達度目標 |
・データ処理:データの代表値,散布度,相関を求めることができる. ・確率分布:確率変数およびベイズの定理などを理解し,データの統計解析上重要な,正規分布,2項分布,ポアソン分布,カイ2乗分布などの性質を理解できる. ・推定および検定:母集団の母数を最尤推定ができる.また,母平均などの母数を検定できる. |
授業計画 |
第1週−第2週 代表値・分散度 第3週−第4週 相関 第5週−第6週 確率変数 第7週−第8週 多次元同時確率分布 第9週−第10週 重要な確率分布 第11週−第12週 推定 第13週−第14週 検定 各週の時間内に講義および演習を行う. 第15週 試験 |
教科書及び教材 | |
参考書 | 基本演習 確率統計 和田秀三著 サイエンス社 |
成績評価方法 |
演習・定期試験の結果に基づいて評価する.(演習40%,定期試験60%) 100点満点で60点以上を合格とする. |
履修上の注意 | 不合格者は再履修すること. |
教員メッセージ | 授業時間内に毎回例題演習を行います.試験もその例題に類するものから出題しますので,授業に必ず出席してください. |
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 | |
備考 |