セミナー２（安井）｜シラバス情報

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

セミナー２（安井）

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

Seminar 2 （安井）

授業コード　Class code

9974234

科目番号　Course number

74BEBMS306

教員名

安井　清一

Instructor

Seiichi Yasui

開講年度学期

2024年度後期

Year/Semester

2024 Fall

曜日時限

火曜2限

Class hours

2nd Period on Tuesday

開講学科・専攻　Department

創域理工学部　経営システム工学科

Department of Industrial and Systems Engineering, Faculty of Science and Technology

単位数　Course credit

1.0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

セミナー１に引き続き、統計学の基礎理論を、数学的に、また、乱数シミュレーションを通じて学ぶ。
セミナー２では、検定、区間推定について、最後に、セミナー１の推定と総合して、統計的決定理論を学ぶ。

目的　Objectives

統計理論を基礎から理解し、自ら統計的方法を探求できる知識、技能を身につけることを目的とする。
本学科のディプロマ・ポリシーに定める『修得した専門知識や教養をもとに、自ら課題を発見し、解決する能力』を実現するための科目である。

到達目標　Outcomes

データ解析の基礎である検定、区間推定について、自ら説明できることを目標とする。

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

本科目は，原則として，セミナー１（安井）を修得しておく必要がある。

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

ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion／実習　Practical learning

-

準備学習・復習　Preparation and review

全体を体系立てて理解するために、すべての授業において、前回までの復習と次回についての予習を行っていることを前提とする。

成績評価方法　Performance grading policy

セミナーにおける議論などの貢献、演習課題の報告、などに基づき総合的に評価する。

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

授業の中で，適宜，紹介する。

授業計画　Class plan

第１回：母平均と母分散の検定の復習
第２回：第１種の過誤の確率、検出力の復習
第３回：母比率の検定。直接近似、ロジット変換による検定の乱数シミュレーションによる性能。
第４回：母欠点数の検定。直接近似、対数変換、平方根変換による検定の乱数シミュレーションによる性能。
第５回：尤度比検定。
第６回：ネイマン・ピアソンの基本定理（最強力検定）、不偏検定
第７回：尤度比統計量の漸近分布。
第８回：逐次確率比検定
第９回：母平均と母分散の区間推定の復習
第１０回：母比率の区間推定
第１１回：区間推定の性能評価（包含確率）。乱数シミュレーションの包含確率の計算。
第１２回：検定と区間推定の関係。尤度比検定を利用した区間推定。
第１３回：統計的決定理論（その１）
第１４回：統計的決定理論（その２）
第１５回：まとめ

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

-

教育用ソフトウェア　Educational software

JMP

-Microsoft Office, Python, 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