<理工共通>数学CI(統計データ解析)【機能創造理工学科,物質生命理工学科クラス】

理工学部 - 機能創造理工学科

SCT66501

コース情報

担当教員: 瀧澤誠

単位数: 2

年度: 2024

学期: 春学期

曜限: 金5

形式: 対面授業

レベル: 200

アクティブラーニング: あり

他学部履修: 不可

評価方法

リアクションペーパー

20%

レポート

80%

その他

リアクションペーパー,レポートは基本的に,毎週,Moodleから提出してもらいます。

詳細情報

概要

統計学の基礎を学ぶ。確率変数,確率分布,標本分布,推定,仮説検定,回帰分析を扱う。微分,積分等を用いて,統計学の公式は丁寧に導く。また,Python言語によるプログラミング入門を学習した後,Python言語により,統計解析等を行い,統計学の理解を深めるとともにデータサイエンティストとしての基礎技能を養う。毎回レポートを提出してもらう。各自が手を動かして,レポート課題をこなすことで,実際に統計データ解析できるようになることを目指す。講義ノート,講義資料,プログラム例等は全てMoodleにアップし,学習の助けとする。

目標

1)統計データから,各種統計量を正しく計算でき,また,状況に応じて,適切なグラフを作成できる。 2)統計データから,そのデータの意味を統計学的に正しく理解することができる。 3)実験データを正しく統計処理して,科学的に正確な結論を導くことができる。 4)Pythonを用いて,統計解析を行うことができる。

授業外の学習

1)講義の前に,教科書の講義の範囲を予習し,わからないところがあれば,それをピックアップしておく。 2)教科書の章末の演習問題に取り組む。 3)コンピュータを用いて,Pythonプログラム言語でプログラムして,統計解析を行ってみる。 4)毎週,レポート課題に取り組む。

所要時間: 190分

スケジュール

統計学の基礎,１次元のデータ,Python入門「以下は予定であり,授業の進捗状況により各テーマの回数は変更することがありうる。」
２次元のデータ,散布図と分割表,相関係数,直線及び平面のあてはめ及び関連した内容に関するPythonプログラミニング
確率,標本空間と事象,スターリングの公式,ガンマ関数,確率の定義,条件付確率と独立性及び関連した内容に関するPythonプログラミニング
確率変数,確率変数の期待値と分散,モーメントとモーメント母関数及び関連した内容に関するPythonプログラミニング
おもな離散型の確率分布超幾何分布,二項分布,ポアソン分布,幾何分布及び関連した内容に関するPythonプログラミニングおもな連続型の確率分布,正規分布,指数分布,ガンマ分布及び関連した内容に関するPythonプログラミニング
多次元の確率分布及び関連した内容に関するPythonプログラミニング
大数の法則,中心極限定理及び関連した内容に関するPythonプログラミニング
標本分布及び関連した内容に関するPythonプログラミニング
正規分布からの標本,カイ二乗分布,t分布,F分布及び関連した内容に関するPythonプログラミニン
推定,最尤法,点推定,区間推定,及び関連した内容に関するPythonプログラミニング
仮説検定及び関連した内容に関するPythonプログラミニング
回帰分析,及び関連した内容に関するPythonプログラミニング
実験データの分析,1元配置分散解析,２元配置分散解析
ベイズ決定,ベイズ推定,統計的決定理論,機械学習

教科書

指定の教科書を中心に講義しますので,受講者は全員購入して下さい。

統計学入門基礎統計学I

著者: 松原望,縄田和満,中井検裕

出版社: 東京大学出版会

参考書

書籍情報はありません。