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シラバス

AIシステム科 2023年度入学生

科目名 統計学Ⅱ 作成日 2023/03/13
区分 必修 講義
開催時期 1年次 後期
講義・演習駒数/週 1駒
実習・実験駒数/週 0駒
合計駒数/週 1駒
総時間数 30時間
総単位数 2単位
企業連携
授業の目的 推測統計学によるデータの基礎的な分析が出来ることを目的とする。
到達目標 推測統計学の推定によるデータの基礎的な分析が出来ることを目標とする。

評価項目 ①定期テスト ②小テスト ③レポート ④課題 ⑤作品 ⑥ポートフォリオ ⑦成果発表 ⑧その他
割合 50% 40% 10%  %  %  %  %  %
評価基準
①代表的な推定法を説明出来ること。 ②データに対して推定を実施出来ること。
※上記に示した評価項目の割合(%)を基準に、総合評価点を算出して成績評価を行う。
※出席率が80%未満の場合は、評価対象としない。

担当教員 福田 竜郎
テキスト・参考文献 オリジナルテキスト
実務経験有無  
研究員として、大規模データの分析および統計学的手法に基づいた理論物理学の研究に従事した実務経験がある。その経験から取得した知識とスキルを活かして、本科目に対する職業実践的な教育を行う。 
関連科目 データマイニング、機械学習Ⅰ・Ⅱ・Ⅲ、AIプログラミングⅠ・Ⅱ、クラウドコンピューティング、卒業研究  履修前提   

授業計画

回数 学習目標 学習項目
1 期待値と分散の定義を説明出来る。  期待値と分散 (1):期待値の定義および分散について学習する。 
【理解度確認】練習問題
2 確率分布が与えられたときに期待値および分散を計算出来る。  期待値と分散 (2):代表的な確率分布が与えられたときの期待値および分散の計算について学習する。 
【理解度確認】練習問題
3 多次元の確率分布について説明出来る。同時確率分布、周辺確率分布とは何かを説明出来る。  多次元の確率分布 (1):多次元における確率分布およびその関連事項である同時確率分布、周辺確率密度分布について学習する。 
【理解度確認】練習問題
4 確率分布の独立性および同一性について説明出来る。また、独立性、同一性を仮定した場合の確率分布の性質を説明出来る。  多次元の確率分布 (2):確率分布の独立性、同一性、i.i.d.について学習する。 
【理解度確認】練習問題
5 多次元の確率分布の期待値、分散を計算出来る。  多次元の確率分布 (3):多次元の確率分布における期待値と分散の計算について学習する。 
【理解度確認】練習問題
6 多次元の確率分布の期待値、分散を計算出来る。  多次元の確率分布 (4):具体的な確率分布の期待値と分散の計算について学習する。 
【理解度確認】練習問題
7 確認テストによって理解を確実なものにする。  これまでの学習内容の確認テストを実施する。 
【理解度確認】確認テスト
8 Chebyshevの不等式とは何かを説明出来る。  Chebyshevの不等式について学習する。併せて、Chebyshevの不等式の利用方法についても学習する。 
【理解度確認】練習問題
9 推測統計学とは何かを説明出来る。  推測統計学 (1):推測統計学の全体を俯瞰するとともに、母集団と標本の関係について学習する。 
【理解度確認】練習問題
10 母平均と標本平均の関係を説明出来る。  推測統計学 (2):母平均と標本平均の関係について学習する。 
【理解度確認】練習問題
11 母分散と標本平均の関係を説明出来る。  推測統計学 (3):母分散と標本分散の関係について学習する。 
【理解度確認】練習問題
12 不偏分散について説明出来る。  推測統計学 (4):母標準偏差と不偏分散の関係について学習する。 
【理解度確認】練習問題
13 大数の法則とは何かを説明出来る。  大数の法則とその意味について学習する。併せて、大数の法則のコンピュータシミュレーションも行う。 
【理解度確認】練習問題
14 中心極限定理とは何かを説明出来る。  中心極限定理とその意味について学習する。併せて、中心極限定理のコンピュータシミュレーションも行う。 
【理解度確認】練習問題
15 総合テストによって理解を確実なものにする。  これまでの学習内容の総合テストを実施する。 
【理解度確認】総合テスト