| 開講学期／Course Start | 2026年度／Academic Year 前期／First |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 月/Mon 1 , 月/Mon 2 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | 応用理化学系学科応用化学コース／Department of Applied SciencesCourse of Applied Chemistry,応用理化学系学科バイオシステムコース／Department of Applied SciencesCourse of Biosystem,応用理化学系学科応用物理コース／Department of Applied SciencesCourse of Applied Physics,情報電子工学系学科情報システム学コース／Department of Information and Electronic EngineeringCourse of Computer Systemics,情報電子工学系学科コンピュータ知能学コース／Department of Information and Electronic EngineeringCourse of Computational Intelligence,システム理化学科／Department of Sciences and Informatics,システム理化学科システム理化学科／Department of Sciences and InformaticsDepartment of Sciences and Informatics,システム理化学科物理物質システムコース／Department of Sciences and InformaticsCourse of Physics and Materials Sciences,システム理化学科化学生物システムコース／Department of Sciences and InformaticsCourse of Chemical and Biological Systems,システム理化学科数理情報システムコース／Department of Sciences and InformaticsCourse of Mathematical Science and Informatics |
| 対象学年／Year | 2年 , 3年 , 4年 |
| 授業科目区分／Category | 教育課程 システム理化学科 |
| 必修・選択／Mandatory or Elective | 必修 |
| 授業方法／Lecture or Seminar | 講義科目 |
| 授業科目名／Course Title | 確率論（Aクラス）／Probability |
| 単位数／Number of Credits | 2 |
| 担当教員名／Lecturer | 小野 頌太 (システム理化学科物理物質システムコース) |
| 時間割コード／Registration Code | J4036 |
| 連絡先／Contact |
小野 頌太(居室：K702 メール：shotaono@muroran-it.ac.jp ) |
| オフィスアワー／Office hours | 小野 頌太(いつでもどうぞ。) |
| 実務経験／Work experience |
| 更新日／Date of renewal | 2026/02/09 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
現代社会では膨大なデータが生成され、高度情報化社会を支える基盤となっている。 データに潜む法則を理解するには統計学の知識が必要であり、その基礎として確率論の理解が不可欠である。本講義では、統計学の初歩を概観した後、確率変数や確率分布を中心に確率の考え方を学ぶ。さらに、確率論における有名な二大定理である「大数の法則」と「中心極限定理」を理解し、本格的に統計学を学ぶための準備とする。 |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
1. 1次元および2次元データの見方を理解している（知識力、理解力） 2. 最小二乗法を用いた回帰分析の方法を理解している（理解力、計算力） 3. 確率および確率分布の考え方を理解し、期待値や分散を計算できる（計算力） 4. 大数の法則と中心極限定理について説明できる（論理力） |
| 授業計画 ／Course Schedule |
総授業時間数 = 22.5時間(90分x15) 01. 統計学の基礎（第1章） 02. 1次元のデータ（第2章） 03. 2次元のデータ（第3章） 04. 確率1（第4章） 05. 確率2（第4章） 06. 確率変数1（第5章） 07. 確率変数2（第5章） 08. 演習 09. 確率分布1（第6章） 10. 確率分布2（第6章） 11. 多次元の確率分布1（第7章） 12. 多次元の確率分布2（第7章） 13. 大数の法則と中心極限定理1（第8章） 14. 大数の法則と中心極限定理2（第8章） 15. まとめ 16. 期末試験 ※授業で学んだことを、自己学習により復習すること。 ※各回の学習時間の目安は、事前・事後合わせて４時間必要です。 |
| 教科書 ／Required Text |
「統計学入門」東京大学出版会(ISBN:9784130420655) |
| 参考書等 ／Required Materials |
塩谷浩之「確率論」学術出版株式会社 |
| 教科書・参考書に関する備考 |
前期開講の「確率論」と後期開講の「統計的データ分析」では、1年をかけて本書の内容を詳しく学び、確率論・統計学の基礎をしっかりと身につける。「確率論」では、本書の第1~8章までを扱い、「統計的データ分析」では、本講義で学んだことを前提に、第9章以降およびより発展的な内容を扱う。 |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
期末試験により評価する。100点満点中60点以上を合格とする。到達度目標は期末試験により評価する。 |
| 履修上の注意 ／Notices |
・Moodleを利用して授業に関する連絡をします。 ・再試験の有無については、定期試験後にお知らせします。 ・最終的に不合格になった学生は再履修して下さい。 |
| 教員メッセージ ／Message from Lecturer |
「教科書・参考書に関する備考」を参照 |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
学生便覧「学習目標と授業科目との関係表」参照 |
| 関連科目 ／Related course |
線形代数、微分積分 |
| 備考 ／Notes |
本科目は，文部科学省による数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）の認定に基づく，数理データサイエンス教育プログラムの教育科目として実施されます。数理基礎科目群に含まれ，数理科学の基盤的な内容を学びます。 プログラム内容については，学生便覧の数理データサイエンス教育プログラムを参照してください。 DSポイント：2ポイント |