確率統計学
Probability and Statistics

授業科目区分

情報メディア基礎・教養科目
ハイブリッド科目(※対面とオンライン併用)
アクティブ・ラーニング科目ではありません。
情報メディア基礎・教養科目 自然科学系

わくラボの使用について：使用しない
学部必修　2単位　2年次　前期

教職課程(数学)必修

担当教員

松坂公暉

研究室のホームページ,SNSなど

NDC

417

科目分類コード

12040

オフィスアワー

時間割決定後に授業等で連絡します。

この科目のキーワード

確率変数、平均、分散、二項分布、正規分布、相関係数、回帰分析、統計的推測

説明に使用する言語

主として日本語を使用する

使用する教材の言語

日本語で記述された資料を使用する

この科目に必要な日本の文化・事情の知識について

到達目標

確率論と統計学に関する基本概念を理解し、基本的な計算ができるようになることを目標とする。

ディプロマポリシーとの関連性

情報メディア基礎力:情報メディアの技術的および社会的な変化に対応し得る基盤となる知識とスキル

授業の簡単な概要

本授業では、確率論と統計学の初歩を学ぶ。確率論では、偶然に左右されるとみられる現象について事柄の起こりやすさを測り、そこに法則を見出すことを学ぶ。その応用ともいえる統計学では、ある現象を観測するとき、個々の結果から集団の傾向や法則を調べ、一部分から全体を推測することを学ぶ。

学習内容

1. 場合の数
2. 標本空間と事象、確率の定義
3. 条件付き確率、事象の独立性、ベイズの定理
4. 平均・分散の計算
5. 離散型確率変数
6. 連続型確率変数
7. 正規分布
8. 前半のまとめ
9. 第１回レポート解説
10. データと基本統計量
11. ２変量データ、散布図、相関係数
12. 回帰分析
13. 推定
14. 仮説検定
15. 後半のまとめ
16. 第２回レポート解説

授業時間外での学修

予習は基本的には必要ないが、復習はしっかり取り組むこと。特に参考書等の章末問題はできる限り取り組むこと。また、考えてもどうしてもわからない箇所が見つかった場合に調べる・質問に行くことを習慣づけてほしい。本授業では、時間外学修は1コマあたり4時間が必要とされる。

成績評価の基準と方法

次の到達目標の達成度を試験によって評価する。

・順列、組合せ、数学的確率、条件的確率などの基本事項を理解し、計算できる。
・離散型、及び、連続型の確率変数の意味を理解し、平均や分散を計算できる。
・二項分布や正規分布などの代表的な確率分布を理解し、平均、分散、確率を計算できる。
・基本統計量を計算でき、２変量データの相関係数、回帰直線を求められる。
・簡単な推測や仮説検定を理解し実行することができる。

達成度評価（評価方法：合計100点）

試験：　　　　　 / 100
レポート：　　　 第２回レポート：50 / 100
小テスト(中間テストなど含む): / 100
小レポート(中間レポートなどを含む): 第１回レポート：50 / 100
作品：　　　　　 / 100
ポートフォリオ： / 100
その他：

教科書・テキスト

使用しない。

参考図書・参考文献等

・石村園子，『やさしく学べる統計学』，共立出版（2006）
・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（1991）
・立花俊一，田川正賢，成田清正，『エクササイズ　確率・統計』，共立出版（1996）

履修もしくは取得していなければいけない科目

微分積分学�Tを同時受講することが望ましい。

学習支援

講義中の質問だけでなく、オフィスアワーやそれ以外でも随時質問を受け付ける（メールでの質問も歓迎）。また、レポート課題は2回あり、それぞれ第8回と第１５回に問題を出す。

授業に関連する実務経験