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講義名 確率・統計
(副題)
代表ナンバリングコード
講義開講時期 前期 講義区分 選択
基準単位数 2
代表曜日 金曜日 代表時限 ３時限
授業コード SIT-EL-201
学科・学年 ソフトウェア情報学科　２年
地域貢献
関連資格等 数学科教員免許

所属名称ナンバリングコード

担当教員
職種氏名所属
教授◎ 緑川 章一ソフトウェア情報学部　ソフトウェア情報学科

学習目標（到達目標） ・確率の公理を理解し、正しく表現することができる。(4I3)
・様々な確率分布の違いを理解し、状況に応じて使い分けることができる。(4J2)
観点と水準 84. 専門的知識・技能を活用する力
4I. 基礎的知識・技能の理解(Idea)
4I3. 基礎的な知識・技能を正確に記述し又は正しく表現することができる。
4J. 知識・技能の修得(Connections)
　　4J2. 知識同士又は技能同士を正しく関係づけることができる。
授業内容 　世の中には、偶然と思われる事象が多数存在します。一見でたらめに見える現象から法則性を抽出し、現象を説明したり、部分から全体をおしはかる学問が、確率・統計学です。これらの概念は、さまざまな分野に登場するが、情報科学においても基本的な役割を演じます。本講義では、情報科学で必要とされる、ベルヌーイ、ラプラス、ポアソンらの古典的確率論とベイズに始まる統計的推測の基本的な考え方の理解に重点を置いて解説します。
授業の方法 　板書を用いた講義形式で行う。必要に応じてオーバーヘッドプロジェクターを使用する。また、理解度を確認し学習効果を高めるために、各単元ごとに小テストを行う。解法についての解説も合わせておこなう。
スケジュール 01 確率・統計学とはどのような学問か
02 確率の公理
03 確率の基本概念(１)　条件付確率
04 確率の基本概念(２)　ベイズの定理
05 いろいろな分布(１)　ベルヌーイ分布　
06 いろいろな分布(２)　二項分布　
07 いろいろな分布(３)　正規分布(１)　　　　　　　　　　　
08 いろいろな分布(３)　正規分布(２)
09 中心極限定理
10 記述統計(１)　　　　標本平均と標本分散
11 記述統計(２)　　　　相関と回帰
12 記述統計(３)　　　　最小２乗法
13 推定・検定(１)　　　推定・検定についての一般論
14 推定・検定(２)　　　カイ２乗分布による推定・検定
15 推定・検定(３)　　　ｔ分布による推定・検定
16 定期試験
成績評価方法 定期試験(80%)、小テスト(10%)、レポートの内容(10%)
教科書・参考書等 市販の教科書は使用しません。教科書は、以下のwebページに掲載しています。
http://www-old.aomori-u.ac.jp/staff/midori/prob_stat/ProbStat.pdf

参考書
小針晛宏著　確率・統計入門　岩波書店(1973年)
東京大学教養学部統計学教室編　統計学入門　東京大学出版会(1991年)
和達三樹、十河清著　キーポイント確率・統計　岩波書店(1993年)
履修者への助言 　情報数学で扱った二項係数など組合せ数学の基礎知識を前提とする。数学は積み重ねの学問です。毎回出席して、必ずノートをとること。