電気統計学｜シラバス情報

科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)

電気統計学

科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)

Probability and Statistics

授業コード　Class code

9981395

科目番号　Course number

81MAZZZ201

教員名

伊丹　誠

Instructor

開講年度学期

2023年度後期

Year/Semester

曜日時限

金曜1限

Class hours

開講学科・専攻　Department

先進工学部　電子システム工学科

Department of Applied Electronics, Faculty of Advanced Engineering

単位数　Course credit

2.0単位

授業の方法　Teaching method

講義

Lecture

外国語のみの科目（使用言語）　Course in only foreign languages (languages)

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授業の主な実施形態　Main class format

対面型授業/On-site class
を基本とする。
コロナ等の状況によって
オンライン授業（非同期）/Online (asynchronized remote)
に変更する場合もあります。

概要　Description

確率統計の初歩的な概念を理解し，種々の分野への応用のための基礎を身につける．

目的　Objectives

電子工学の分野で多方面に活躍できる知識を身に着けることができる．この科目の目的は工学の全般に関する幅広い分野の専門知識を身に付け，論理思考力・数量的スキル・情報処理能力を高める．

到達目標　Outcomes

実社会における電子工学の分野やその周辺分野でのデータ処理の基本を身に着ける．

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

基礎技術力/専門基礎力(知識、技能)

履修上の注意　Course notes prerequisites

アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）

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準備学習・復習　Preparation and review

次回講義で行う内容について調べ，講義終了後，講義外学習で示しているポイントを中心に復讐しておくこと．特に式の変形・証明などは各自でもう一度検証し，理解を深め，習熟度を高めておくこと．

成績評価方法　Performance grading policy

到達度評価（レポート課題を課した場合はその評価も含みます）

学修成果の評価　Evaluation of academic achievement

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

教科書　Textbooks/Readings

教科書の使用有無（有=Y , 無=N）　Textbook used(Y for yes, N for no)

N

書誌情報　Bibliographic information

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MyKiTSのURL（教科書販売サイト）　URL for MyKiTS(textbook sales site)

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料　Reference and other materials

講義情報ホーム—ページ http://itamilab.te.noda.tus.ac.jp/~itami/lecture/st/ (学内のみアクセス可能)

LETUSで講義資料を配布します

授業計画　Class plan

１．　データ処理の基礎１
内容：　データを整理するための基本である度数分布表，ヒストグラムについて復習することができる．
［講義外学習：　度数分布表，ヒストグラムについて復習しておくこと］

２．　データ処理の基礎２
内容：　データの性質を定量的に評価するための統計量である平均，分散，標準偏差について復習し，それらの間の重要な関係式であるチェビシェフの多項式を導くことができる．
［講義外学習：　平均値，分散，Σ記号の使い方について復習しておくこと．］

３．　データ処理の基礎３
内容：　複数のデータ間の関係を表現・解析するための相関図共分散，相関係数，回帰直線について理解することができる．
［講義外学習：　最小２乗法について復習しておくこと．］

４．　事象と確率
内容：　事象の定義とその演算を理解し，それらを用いて確率の数学的定義を行うことができる．
［講義外学習：　集合の考え方について復習しておくこと．］

５．　確率の基本的性質
内容：　第４回で定義した確率を用いて基本的な性質を導く．さらに，それらを利用することによって，条件付き確率，ベイズの定理につい理解できるようになる．
［講義外学習：　確率，事象の考え方について理解を深めておくこと．］

６．　確率変数と確率分布１
内容：　確率に応じてその値が決定される確率変数の概念を学び，確率変数と確率を対応させる確率分布を実際に使用できるようになる．
［講義外学習：　確率の基本性質について復習しておくこと．］

７．　確率変数と確率分布２
内容：　確率分布を表現する関数である度数関数，密度関数，分布関数の導出を行うことによって確率分布をより便利に扱うことが可能になる．
［講義外学習：　基本的な集合と写像について復習しておくこと．］

８．　確率変数と確率分布３
内容：　確率変数の平均値，分散を定義する．さらに，それらを効率よく求める方法である母関数について理解することができる．
［講義外学習：　平均値，分散，度数関数，密度関数などについて理解を深めておくこと．］

９．　確率変数と確率分布４
内容：　確率変数の関数と分布の変換について学び，確率分布の種々の取扱方について理解を深めることができる．
［講義外学習：　分布関数と，度数関数および密度関数との関係について復習しておくこと．］

１０．　独立な確率変数の性質
内容：　確率変数の独立の概念とその性質について学ぶ．さらに，独立な確率変数に対する母関数の性質を導く．
［講義外学習：　母関数に関して復習しておくこと．］

１１．　離散分布の例１
内容：　基本的な離散分布である２項分布，幾何分布についてそれらの用途および性質について理解することができる．
［講義外学習：　確率母関数について復習しておくこと．］

１２．　離散分布の例２
内容：　ポアソン分布についてその性質及び導出を行い，離散分布の理解を深めることができる．
［講義外学習：　確率母関数，２項分布，独立な確率変数の性質について復習しておくこと．］

１３．　連続分布の例
内容：　基本的な連続分布である一様分布，ﾜｲﾌﾞﾙ分布，指数分布等について，それらの用途および性質について理解することができる．
［講義外学習：　積率母関数について復習しておくこと．］

１４．　正規分布とその性質
内容：　工学においてきわめて重要な正規分布の定義と性質について理解することができる．
［講義外学習：　積率母関数，独立な確率変数の性質について復習しておくこと．］

１５．　まとめ
上記の目標に対する到達度をみるための授業内試験と解説を行う．

授業担当者の実務経験　Work experience of the instructor of the class

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教育用ソフトウェア　Educational software

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備考　Remarks

レポート課題を課す場合はLETUSにて配布する．