情報科学のための確率・統計
| 授業目的 |
|---|
| 標本と母集団の概念からスタートし，母集団分布のパラメータ推定問題を通して，確率，確率分布，期待値などの基本概念，および平均，分散，相関係数などの統計的計算手法を習得する．さらに情報科学に欠かせない仮説検定の手法や，継続的な標本観測に基づく漸近的なパラメータ推定手法を学ぶ． |
| 到達目標 |
| 確率・統計の基本概念を理解する．与えられた問題に対し仮設検定やパラメータ推定を行えるようにする． |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 第1回 | 序論，標本と母集団 【事前学習】当日分資料を印刷し，内容を予習する．（1時間） 【事後学習】資料の不完全部分を補完する．宿題に取り組む．（2時間） |
| 第2回 | 確率と確率分布1：確率 【事前学習】当日分資料を印刷し，内容を予習する．（1時間） 【事後学習】資料の不完全部分を補完する．宿題に取り組む．（2時間） |
| 第3回 | 確率と確率分布2：ベイズの定理 【事前学習】当日分資料を印刷し，内容を予習する．（1時間） 【事後学習】資料の不完全部分を補完する．宿題に取り組む．（2時間） |
| 第4回 | 確率と確率分布3：確率分布 【事前学習】当日分資料を印刷し，内容を予習する．（1時間） 【事後学習】資料の不完全部分を補完する．宿題に取り組む．（2時間） |
| 第5回 | いろいろな確率分布1：一様分布，二項分布 【事前学習】当日分資料を印刷し，内容を予習する．（1時間） 【事後学習】資料の不完全部分を補完する．宿題に取り組む．（2時間） |
| 第6回 | いろいろな確率分布2：ポワソン分布，正規分布 【事前学習】当日分資料を印刷し，内容を予習する．（1時間） 【事後学習】資料の不完全部分を補完する．宿題に取り組む．（2時間） |
| 第7回 | いろいろな確率分布3：カイ二乗分布，Ｆ分布 【事前学習】当日分資料を印刷し，内容を予習する．（1時間） 【事後学習】資料の不完全部分を補完する．宿題に取り組む．（2時間） |
| 第8回 | 統計的計算手法1：平均，分散 【事前学習】当日分資料を印刷し，内容を予習する．（1時間） 【事後学習】資料の不完全部分を補完する．宿題に取り組む．（2時間） |
| 第9回 | 統計的計算手法2：母平均，標本平均 【事前学習】当日分資料を印刷し，内容を予習する．（1時間） 【事後学習】資料の不完全部分を補完する．宿題に取り組む．（2時間） |
| 第10回 | 統計的計算手法3：標本平均の確率分布 【事前学習】当日分資料を印刷し，内容を予習する．（1時間） 【事後学習】資料の不完全部分を補完する．宿題に取り組む．（2時間） |
| 第11回 | 確率分布に基づく仮説検定1：基本手順 【事前学習】当日分資料を印刷し，内容を予習する．（1時間） 【事後学習】資料の不完全部分を補完する．宿題に取り組む．（2時間） |
| 第12回 | 確率分布に基づく仮説検定2：ケーススタディ 【事前学習】当日分資料を印刷し，内容を予習する．（1時間） 【事後学習】資料の不完全部分を補完する．宿題に取り組む．（2時間） |
| 第13回 | 漸近的なパラメータ推定 【事前学習】当日分資料を印刷し，内容を予習する．（1時間） 【事後学習】資料の不完全部分を補完する．宿題に取り組む．（2時間） |
| 第14回 | まとめ 【事前／事後学習】(1)～(13)回の資料を見直し，理解不足はないか確認する．（3時間） |
| 第15回 | 総復習 【事前／事後学習】(1)～(13)回の資料を見直し，理解が不足していた内容を補う．（3時間） |
| 【授業外学修】 | 確率・統計の広範な領域のうち，特に情報科学の学習および研究に必要な領域を選択的にクローズアップして講義する．基礎概念の説明から始めるので，他科目の先習は必須ではないが，1年次に「微分積分学I」を先習しておくことが望ましい． |