| 開講学期／Course Start | 2017年度／Academic Year 後期／Second |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 水 /Wed 夜3，夜4 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | 情報電子工学系学科（夜間主コース） |
| 対象学年／Year | 3年,4年 |
| 授業科目区分／Category | 教育課程 主専門教育科目 |
| 必修・選択／Mandatory or Elective | 選択 |
| 授業方法／Lecture or Seminar | 講義 |
| 授業科目名／Course Title | 確率・統計（情電・夜）／Probabilities and Statistics |
| 単位数／Number of Credits | 2.0 |
| 担当教員名／Lecturer | 工藤康生(情報電子工学系学科情報システム学コース) |
| 時間割コード／Registration Code | C7706B |
| 連絡先／Contact |
工藤康生(工藤康生(V408 0143-46-5469 kudo＠csse.muroran-it.ac.jp ＊＠を小文字に変更してください。) ) |
| オフィスアワー／Office hours | 工藤康生(工藤康生(水曜日 16:30-17:30) ) |
| 更新日／Date of renewal | 2017/09/25 |
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| 授業のねらい ／Learning Objectives |
多種多様なデータを目的に応じて統計的に整理し,そこから何が予測できるかを探る手法について学ぶ．また,工学の分野で実際にどのような形で統計的手法が用いられているかを理解し,それらの問題を解く手法についても学ぶ． |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
１．事象と確率,条件付き確率,各種の統計量の概念を理解し,計算することができる．（基礎力） ２．確率分布の概念を理解し,問題解決に用いることができる．（理解力） ３．統計的推定および統計的仮説検定の手法を理解し,実務的問題に対して推定や検定を行うことができる．（応用力）． |
| 授業計画 ／Course Schedule |
授業計画 総授業時間数： 22.5時間 １週 統計解析の基礎 ２週 相関と相関係数 ３週 事象と確率 ４週 条件付き確率とベイズの定理 ５週 離散型確率分布 ６週 連続型確率分布 ７週 正規分布 ８週 中間試験 ９週 同時分布と周辺分布 １０週 統計的推定（１）： 標本分布と不偏分散 １１週 統計的推定（２）：点推定と区間推定 １２週 t分布・指数分布・カイ二乗分布 １３週 統計的仮説検定（１）：母平均の検定 １４週 統計的仮説検定（２）：母比率の検定 １５週 期末試験 教科書を予習していることを前提として講義を行うので,必ず予習すること． |
| 教科書 ／Required Text |
やさしく語る確率統計 西岡康夫著 オーム社 2013(ISBN:9784274214073) |
| 参考書等 ／Required Materials |
統計解析のはなし : データに語らせるテクニック 大村平著 日科技連出版社 1980(ISBN:4817124032) |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
中間試験（50点満点）と期末試験（50点満点）の２回の試験で評価する． 中間試験＋期末試験の合計100点満点で,60点以上を合格とする． １．事象と確率,条件付き確率,相関等に関する計算問題を出題し,達成度を評価する． ２．確率分布に基づく統計量等に関する計算問題を出題し,達成度を評価する． ３．実務的問題に対する推定および検定に関する計算問題を出題し,達成度を評価する． ・第7週までで3回以上無断欠席すると中間試験の受験資格を失うので注意すること。 ・第14週までで5回以上無断欠席すると期末試験の受験資格を失うので注意すること。 |
| 履修上の注意 ／Notices |
授業の変更や緊急時の連絡は授業中または掲示板で通知する． 不合格者は再履修すること． |
| 教員メッセージ ／Message from Lecturer |
講義は毎回出席するように． |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
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) ． |
| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考 ／Notes |
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| 該当するデータはありません | ||||
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Active learning 1-1 ／主体的学修（予復習，反転授業，小テスト，振り返り 等） |
ほとんどの回で，その回のまとめとなる演習課題を課し，次の回で振り返りとして演習課題の解答・解説を行うので，各自で復習として課題に取り組むこと． |
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Active learning 1-2 ／上記項目に係るALの度合い |
50%超 |
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Active learning 2-1 ／対話的学修（グループ学習，協働，調査体験 等） |
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Active learning 2-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |
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Active learning 3-1 ／深い学修（複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等） |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |