確率・統計 - 工学部 - 東京大学授業カタログ

確率・統計

様々な統計手法を解説し、統計の基本的な考え方の理解を深める。統計手法を用いるための数学的な道具立てとして確率を復習する。工学的な問題を解くためによく用いられる具体的な統計手法として、仮説検定や多変量解析(例えば、主成分分析やクラスター分析)などを紹介する。本講義では、統計手法に対する理解を手助けするため、具体的な例を用いた演習を実施する。

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授業計画

１．記述統計と推測統計統計学の歴史的発展について学ぶ。２．確率の復習確率の基礎、確率分布、期待値、等の考え方を復習する。３．点推定・区間推定点推定と区間推定の考え方を例に沿って理解する。４．仮説検定仮説検定の考え方を例に沿って理解する。５．多変量解析様々な多変量解析の手法(重回帰分析、主成分分析、クラスター分析など)を例に沿って理解する。６．AI・機械学習人工知能(AI)と機械学習の基礎的な考え方について理解する。

授業の方法

・1コマの授業時間は１０５分で、授業1回あたり2コマ分で構成します。・授業中の演習用にノートPCを用意すること。ただし、ノートPCの用意は授業履修の要件ではありません。もしノートPCが用意できない場合は、授業の初回出席時に申し出てください。・統計に関する参考書：「心理統計学の基礎：統合的理解のために」南風原朝和 (著) 「本当にわかりやすいすごく大切なことが書いてあるごく初歩の統計の本」　吉田寿夫 (著)

成績評価方法

出席、演習、テストをもとに総合的に評価する。

教科書

須子統太他：確率統計学, オーム社, 2010.

履修上の注意

基礎を固める（工学部共通）