シラバス情報
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教員名 ： 岩下 登志也
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科目授業名称（和文） Name of the subject/class (in Japanese)
応用確率論２
科目授業名称（英文） Name of the subject/class (in English)
Applied Probability 2
授業コード Class code
9914604
科目番号 Course number
14MAPTS302
教員名
岩下 登志也
Instructor
Toshiya Iwashita
開講年度学期
2026年度後期
Year
2026年度
Semester
②Second semester
曜日時限
水曜2限
Class hours
Wednesday 2nd. Period
開講学科・専攻 Department
理学部第一部 応用数学科
Department of Applied Mathematics, Faculty of Science Division Ⅰ 単位数 Course credit
2.00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
① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class
概要 Description
正規母集団を仮定しない一般化多変量解析について分布論を中心に解説する
目的 Objectives
ベクトル型および行列型確率変数の分布の性質を理解する
到達目標 Outcomes
一般化多変量解析で仮定される分布の性質を理解し、データ解析に応用できるようにな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
数理統計学及び演習、または数理統計学基礎1及び演習、 数理統計学基礎2及び演習の単位を修得済みであることを前提とする。数理統計学及び演習、または数理統計学基礎1及び演習、数理統計学基礎2及び演習の単位を修得済みでなくても、本科目を履修不可とはしないが、それ相応の知識を身につけておくことを前提とする。
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
基本的な微分積分学・線形代数学及び数理統計における知識を有していることを前提とする。微分積分学・線形代数学・数理統計学の基礎が十分ではない場合は、復習をしておくこと。また授業では新しい用語が出てくるので、言葉の意味を事前に確認してから次の授業に臨むこと。
成績評価方法 Performance grading policy
出席は前提とし、試験によって評価する
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://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ 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
授業計画 Class plan
01.多変量解析の必要となる行列の基礎知識（１） 行列・行列式などの行列に関する知識の基礎の復習。 02.多変量解析の必要となる行列の基礎知識（２） vec記号と関連する理論を理解する。 03. 多変量解析の必要となる行列の基礎知識（３） ベクトル・行列に関する微分について理解する。 04. 多変量解析の必要となる行列の基礎知識（４） 変数変換にともなうヤコビ行列式の性質を理解する。 05.楕円分布ーベクトル型確率変数（１） 楕円分布（ベクトル型確率変数）の基本的性質を理解する。 06.楕円分布ーベクトル型確率変数（２） 特別な楕円分布（球形分布）の性質を理解する。 07.楕円分ーベクトル型確率変数（３） 球面上一様分布に関連する理論を理解する 08.楕円分布ーベクトル型確率変数（４） 楕円分布の性質を理解する。 09,楕円分布ーベクトル型確率変数（５） ２次形式の分布，一般化非心分布の性質を理解する。 10.楕円分布ー行列型確率変数（１） 楕円分布（行列型確率変数）の基本的性質を理解する。 11.楕円分布ー行列型確率変数（２） 特別な楕円分布（球形分布）の性質を理解する。 12.楕円分ー行列型確率変数（３） 球面上一様分布に関連する理論を理解する 13.楕円分布ー行列型確率変数（４） 楕円分布の性質を理解する。 14,楕円分布ー行列型確率変数（５） ２次形式の分布，一般化非心分布の性質を理解する。 15.まとめ 講義内容のまとめを行う。また、目標の達成度の評価課題（レポート）を提示，内容の説明を行う。 なお、全授業回数のうち半数以上の授業回を対面で受講することを求める。 担当教員の実務経験とそれを活かした教育内容 Work experience of the instructor
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教育用ソフトウェア Educational software
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備考 Remarks
授業でのBYOD PCの利用有無 Whether or not students may use BYOD PCs in class
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授業での仮想PCの利用有無 Whether or not students may use a virtual PC in class
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