シラバス(講義概要)データベース

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
数理基礎１	2024	前期	水2	理工学部	白髪　丈晴	シラガ　タケハル	2年次配当	2

科目ナンバー

SE-IG2-8A51

履修条件・関連科目等

１年次の「数学Ａ，Ｂ」, 「線形代数１，２」, 「情報基礎数学」を十分理解していることが望ましい．

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

情報工学の専門科目を学ぶ上で必要となる, 確率・統計の基礎知識を学習する. また, 機械学習やビックデータ解析で用いられる基本的な概念について学ぶ.

科目目的

情報工学の専門科目を学ぶ上で必要となる確率・統計の基礎知識を学習し，学んだ知識を正しく利用できる能力と，解法を他者に説明できる能力を身につけることを目標とする．また，それらを機械学習やビックデータ解析において応用する力を養う．

到達目標

①分布の特性値を算出し，その特徴を捉える，②確率変数の期待値と分散に関する性質を理解する，③確率密度関数と分布関数を導くことができる，④統計的仮説検定を行えるようになる，ことを目指す．

授業計画と内容

第１回　データの可視化
第２回　分布の特性値
第３回　相関
第４回　確率
第５回　確率変数と確率分布
第６回　2次元確率分布
第７回　多次元確率分布
第８回　二項分布と正規分布
第９回　モーメント母関数
第10回　標本分布
第11回　推定
第12回　検定
第13回　表計算ソフトによる分析方法
第14回　実データ分析事例

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

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

配付された講義資料を用いて復習することを心がけ，疑問点は速やかに解決すること．特に，講義で取り上げた例題は実際に解いてみること．

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
期末試験（到達度確認）	80	確率変数, 期待値といった基礎的事項, また代表的な確率分布に対する理解とそれを土台とした統計分析が出来る力があるかどうかを問う.
平常点	20	講義内で指示された課題の提出状況により評価を行う.

成績評価の方法・基準（備考）

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

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

実施しない

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法