確率統計学基礎

統計モデルとしての確率分布族と、それらに対する統計推測法について解説する。いくつかの具体例を通じ、受講者が確率統計の基礎事項に習熟することを目的とする。前半では、事象の確率的構造の表現からはじめ、確率の諸性質と独立性、確率変数と確率分布、離散分布および連続分布、期待値などの分布の特徴量、さらに多次元分布などを扱う。後半では、前半で導入した種々の概念に基づき、統計モデルの不偏推定および関連する最適性について解説する。

The course will explain families of probability distributions as statistical models and statistical inference methods for them. Through several examples, the course aims to familiarize students with the fundamentals of probability statistics. The first half of the course begins with the representation of the probabilistic structure of events and covers various properties of probability and independence, random variables and probability distributions, discrete and continuous distributions, characteristics of distributions such as expected values, and multidimensional distributions. In the second half, based on the various concepts introduced in the first half, unbiased estimation and related optimality of statistical models will be presented. (Partly translated with DeepL)