確率統計２｜シラバス情報

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

確率統計２

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

Probability and Statistics 2

授業コード　Class code

994637V

科目番号　Course number

46MAPRS202

教員名

寒水　孝司

Instructor

Takashi Sozu

開講年度学期

2024年度後期

Year/Semester

2024 2nd Semester

曜日時限

火曜5限

Class hours

Tuesday 5th Period

開講学科・専攻　Department

工学部　情報工学科

Department of Information and Computer Technology, Faculty of 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)

-

授業の主な実施形態　Main class format

① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

概要　Description

確率統計1の数理的背景を復習した上で，情報工学でよく使われる統計手法（回帰分析，分散分析，カテゴリカルデータの解析）の基本原理，数理，結果の解釈の仕方について講義する．講義でとりあげる内容と難易度は統計検定2級を基本とする．

目的　Objectives

基本的な確率統計の概念と重要でよく使用される統計手法の基本原理を理解して，解析結果や統計ソフトウエアの出力を正しく解釈する能力を身に付ける．本学科のディプロマ・ポリシーに定める「情報工学に必要な基礎学力と専門知識」を身に付けるための科目である．

到達目標　Outcomes

1. 代表的な連続型・離散型の確率分布を説明できる．
2. 統計的推測の考え方を説明できる．
3. 基本的な統計手法の（回帰分析，分散分析，カテゴリカルデータの解析）の数理的背景を説明できる．さらに，数理的背景に関連する計算問題を解くことができる．
4. 基本的な統計手法を実際のデータに適用し，結果を正しく解釈できる．

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/

履修上の注意　Course notes prerequisites

確率統計1を既習していることを原則とする．

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

小テストの実施　Quiz type test／ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion

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準備学習・復習　Preparation and review

授業中の配布資料と課題を復習しておくこと

成績評価方法　Performance grading policy

・ミニテスト3回 60%
・講義中の課題 40%

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。
https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料　Reference and other materials

入門統計解析法, 永田靖, 日科技連出版社, 1992, 978-4817102669.

授業計画　Class plan

(1) 確率統計1の復習と発展1（連続型の確率分布）
(2) 確率統計1の復習と発展2（点推定，区間推定）
(3) 確率統計1の復習と発展3（推定量の良さ，最尤法）
(4) 確率統計1の復習と発展4（仮説検定）
(5) ミニテスト1とその解説
(6) 相関（散布図，相関係数）
(7) 回帰分析1（最小二乗法，最良線形不偏推定量）
(8) 回帰分析2（総平方和の分解，回帰係数の推測）
(9) 分散分析1（Fisherの3原則，一元配置分散分析）
(10) 分散分析2（二元配置分散分析）
(11) ミニテスト2とその解説
(12) 離散型の確率分布，カテゴリカルデータ解析1（二項分布の母数の推定，適合度検定）
(13) カテゴリカルデータ解析2（分割表，独立性のカイ二乗検定）
(14) カテゴリカルデータ解析3（割合の差，割合の比，オッズ比）
(15) ミニテスト3とその解説

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

会社員（製薬企業）医薬品開発（治験）における統計解析の実務経験を活かして講義する．
Company employee (Pharmaceutical company) Drug development

教育用ソフトウェア　Educational software

SAS

R

備考　Remarks

授業でのBYOD PCの利用有無　Whether or not students may use BYOD PCs in class

Y

授業での仮想PCの利用有無　Whether or not students may use a virtual PC in class

N