学部後期課程
過去（2022年度）の授業の情報です
学内のオンライン授業の情報漏洩防止のため，URLやアカウント、教室の記載は削除しております。
最終更新日：2024年4月22日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
最終更新日：2024年4月22日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
数理手法I
自然科学・社会科学の分野を問わずデータの分析には、確率・統計的なアプローチが必要不可欠となっている。この授業では、データ分析に必要な確率・統計学の基礎知識を学習する。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-CO2141L1
FEN-CO2141L1
数理手法I
清 智也
水曜3限
マイリストに追加
マイリストから削除
講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
工学部
授業計画
第１回：確率空間
第２回：確率変数、確率分布
第３回：Excelの使い方
第４回：Rの使い方
第５回：データの整理と記述統計の演習
第６回：多次元確率分布
第７回：大数の法則と中心極限定理
第８回：統計的推測の基礎
第９回：推定
第１０回：検定
第１１回：回帰分析
第１２回：変数選択
第１３回：ロジスティック回帰モデル、一般化線形モデル
（※2022/6/5、項目を微修正しました。）
授業の方法
本講義は105分授業です。
成績評価方法
成績評価は演習課題の提出、および最終試験による。
教科書
縄田和満著、「確率・統計I」東京大学工学教程、2013年、丸善出版。
参考書
松井秀俊／小泉和之著「統計モデルと推測」、2019年、講談社。縄田和満著、「Excelによる統計入門（第4版）」、2020年、朝倉書店。
履修上の注意
指示しない
その他
前提となる知識と項目：微積分、線形代数の基礎知識を有すること。
応用先_分野と項目：データを扱うすべての科目・実験。
