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シラバスデータベース|2025年度版

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ホーム > 講義詳細:統計学演習

シラバス

授業科目名 年度 学期 開講曜日・時限 学部・研究科など 担当教員 教員カナ氏名 配当年次 単位数
統計学演習 2025 後期 火4 理工学部 長塚 豪己 ナガツカ ヒデキ 1年次配当 1

科目ナンバー

SE-PM1-7A10

履修条件・関連科目等

 1年次講義科目「統計学」を同時に聴講することが望ましい。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語(その他の言語)

授業の概要

本科目では、1年次講義科目「統計学」で学んだ内容について演習を行う。また、到達度確認が2回ある。

科目目的

統計学の基礎の習得。

到達目標

 演習を通して、1年次講義科目「統計学」において学んだ統計学における基礎概念とその考え方、及び技法への理解を更に深めること。

授業計画と内容

第1回 ガイダンス、確率の基礎 (確率論の復習)の演習
第2回 確率変数、分布関数、期待値の演習
第3回 確率変数の変数変換、積率母関数の演習
第4回 2次元分布 ―相関, 独立の理解に向けて― の演習
第5回 確率変数の独立性, 共分散と相関係数の分布の演習
第6回 母集団と標本、標本の整理の演習
第7回 到達度確認(中間) 
第8回 母集団と母集団分布の考え方, 及び正規分布の演習
第9回 確率変数の平方和に関する分布 ― 正規分布 ⇒ カイ2乗分布 ⇒ F分布 ⇒ t 分布 ― の演習
第10回 点推定 ―最尤推定量と不偏推定量― の演習
第11回 区間推定の演習
第12回 仮説検定1 ―仮説検定の考え方, 1標本検定― の演習
第13回 仮説検定2 ―両側, 片側検定, 検出力― の演習
第14回 到達度確認(期末)

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと/授業終了後の課題提出

授業時間外の学修の内容(その他の内容等)

授業時間外の学修に必要な時間数/週

・毎週1回の授業が半期(前期または後期)または通年で完結するもの。1週間あたり4時間の学修を基本とします。
・毎週2回の授業が半期(前期または後期)で完結するもの。1週間あたり8時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

種別 割合(%) 評価基準
中間試験 50 中間試験 (50%)
期末試験(到達度確認) 50 到達度確認 (50%)

成績評価の方法・基準(備考)

中間試験 (50%), 到達度確認 (50%) により評価を行う。
ただし、演習や試験の取り組み状況を評価に加味する(最大100%)。特に、私語や立ち歩き等、他人に迷惑がかかる行為や不正行為、本演習と関係のないことをするといった行為に対して、厳正に対処し、授業聴講状況として評価に加味する (最大100%)。一方、取り組み姿勢が良い場合も評価に加味する。

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける/授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

課題や試験のフィードバック方法(その他の内容等)

アクティブ・ラーニングの実施内容

ディスカッション、ディベート/その他

アクティブ・ラーニングの実施内容(その他の内容等)

その場で演習を進め、いつでもスタッフに質問ができる形式で授業を行う。

授業におけるICTの活用方法

実施しない

授業におけるICTの活用方法(その他の内容等)

実務経験のある教員による授業

はい

【実務経験有の場合】実務経験の内容

1. 統計学、機械学習を用いたデータ活用の企業へのコンサルティング
2. 統計学、機械学習を用いた問題解決アプローチの企業へのコンサルティング
3. 企業との統計学、機械学習に関する共同研究

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

以下の実務経験に基づく事例を紹介する。

1. 統計学、機械学習を用いたデータ活用の企業へのコンサルティング
2. 統計学、機械学習を用いた問題解決アプローチの企業へのコンサルティング
3. 企業との統計学、機械学習に関する共同研究

テキスト・参考文献等

テキスト:
薩摩 順吉「確率・統計」(岩波書店)
参考文献:
1. 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)
2. 野田一雄・宮岡悦良「数理統計学の基礎」(共立出版株式会社)
3. 野田一雄・宮岡悦良「入門・演習 数理統計」(共立出版株式会社)

その他特記事項

参考URL

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