情報数学１Ｂ及び演習

Mathematics for Information Sciences 1Band its Exercises

9963292

63MAPRS101

山口　光、田畑　耕治、宮田　庸一、桃﨑　智隆、浦崎　航、安藤　宗司

Shuji Ando, Tomotaka Momozaki and Wataru Urasaki and YAMAGUCHI Hikaru and TAHATA Kouji and MIYATA Yoichi

2026年度前期

2026年度

①First semester

月曜1限、火曜5限

Monday 1st Period, Tuesday 5th Period　

創域理工学部　情報計算科学科

Department of Information Sciences, Faculty of Science and Technology

3.0単位

講義/演習

Lecture/Seminar

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

講義の時間は，高校数学における確率の復習から始め，確率という概念についてわかりやすく解説する。また，演習の時間を用いて多くの実践的な問題を解くことにより，確率の数学的な扱いを身につける。

(1) 本学科のディプロマポリシーにある「情報科学分野に応じた基礎学力と，その上に立つ専門知識」を身に付ける。 (2) 情報科学分野において極めて重要な確率・統計に関する数学的理論の基礎を習得する。

確率という概念を理解し，その数学的な扱い方の習得を目標とする。また，確率論は理論展開と同様に実社会における問題において応用する能力も重要であるから，演習時間に多くの問題を扱うことで論理的思考力および計算力の向上を目指す。

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/​​​

なし

小テストの実施　Quiz type test／-

-

準備学習（目安2時間半）：参考書などを事前に調べて講義の予習を行う
復習（目安2時間半）：講義中にとったメモを整理し，自分なりのノートを作成する

講義：到達度評価試験(60%)， 小課題(40%)により総合的に評価
演習：到達度評価試験(60%)，中間テスト（40%）により総合的に評価

・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

N

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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/

小林正弘，田畑耕治．確率と統計．共立出版．2021．

日本統計学会（編）．改訂版　日本統計学会公式認定　統計検定３級対応　データの分析．東京図書．2020．

高橋幸雄. 確率論 (基礎数理講座). 朝倉書店, 2008.
兵頭昌, 中川智之, 渡邉弘己. よくわかる!Rで身につく 統計学入門. 共立出版, 2022. 

（講義）
第1回：ガイダンス，古典的確率（高校数学復習）
第2回：事象と確率（事象の演算、無限集合に対する確率、確率の連続性）
第3回：条件付き確率とベイズの定理（条件付き確率、全確率の公式、ベイズの定理、事前確率と事後確率）
第4回：確率変数と確率分布（確率変数、分布関数、離散型分布、連続型分布、確率関数と確率密度関数）
第5回：統計で良く用いられる分布（離散型分布：ベルヌーイ分布、二項分布、ポアソン分布、連続型分布：正規分布、カイ二乗分布、t分布、F分布）
第6回：多次元確率分布（同時分布、周辺分布、確率変数の独立性、和の分布、たたみ込みの公式）
第7回：期待値と分散（期待値、モーメント、分散、期待値と分散の性質）
第8回：確率変数の共分散と相関係数（数学Ⅰのデータ分析における平均、分散、相関係数、確率変数の共分散と相関係数）
第9回：正規分布（正規分布の性質、カイ二乗分布、t分布、F分布）
第10回：大数の法則と中心極限定理（大数の弱法則、対数の強法則、中心極限定理）
第11回：母集団と標本，標本平均，標本分散（母集団分布、母数、無作為標本、統計量、標本平均の性質、標本分散の性質）
第12回：統計的推定，不偏推定量，最尤推定量（推定量と推定値、不偏推定量、尤度関数と対数尤度関数、最尤推定量）
第13回：区間推定（区間推定、正規母集団の母平均の区間推定）
第14回：仮説検定（仮説検定、検出力関数）
第15回：到達度評価試験

（演習）
第１回： データの種類とグラフ表現（量的変数，質的変数，名義尺度，順序尺度，間隔尺度，比例尺度，質的変数の要約，グラフによるデータの要約，時系列データの要約）
第２回： 量的変数の要約（度数分布表，ヒストグラム，分位数と５数要約，データの散らばり，箱ひげ図）
第３回： データの集計（1変数データ，位置に関する代表値，データの散らばりの指標，2変数データ，散布図，相関係数，相関係数と因果）
第４回： 回帰直線（回帰分析，最小二乗法）
第５回： 回帰直線（回帰直線の歴史，決定係数）
第６回： 確率（事象と確率，事象の独立性と試行の独立性）
第７回： 確率（条件付き確率，ベイズの定理）
第８回： 中間試験
第９回： 確率変数と確率分布（確率変数と確率分布の考え方，平均，分散，標準偏差）
第１０回： 確率変数と確率分布（二項分布，正規分布，二項分布の正規近似）
第１１回： データの収集（実験研究と観察研究，全数調査と標本調査，無作為抽出法）
第１２回： 統計的な推測（母集団と標本，点推定，区間推定）
第１３回： 統計的な推測（区間推定）
第１４回： 統計的な推測（仮説検定）
第１５回：到達度評価試験

安藤宗司：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
Shuji Ando：Company employee (Pharmaceutical company) Drug development

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なし

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