| 授業の目的 【日本語】 | | | 本講義では，確率統計および演習で学んだ確率統計の理論を基礎におき，大量の数値データや時系列データを解析する手法の原理を理解し，この原理を実際のデータに応用できることを目指す。具体的には，確率統計の基礎，母集団と標本の関係，中心極限定理，正規母集団に対する標本分布の性質，推定と検定の各種手法，時系列データを解析するためのマルコフ過程などの確率過程の原理，回帰分析や主成分分析などの多変量解析手法などについて学ぶ。 |
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| 授業の目的 【英語】 | | | In this lecture, we aim to understand the principle of the method of analyzing a large amount of numerical data and time series data, based on the theory of probability statistics and its practical application. Specifically, basis of probability statistics, relation between population and sample, central limit theorem, property of sample distribution for normal population, methods of estimation and testing. Students will also acquire knowledge of multivariate analysis technique for analyzing time series data, such as Markov process, regression analysis and principal component analysis. |
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| 到達目標 【日本語】 | | | 数理統計学とは実験結果や測定値などのデータから，考えている母集団の性質を合理的に推定する方法として，推定，検定，確率過程，多変量解析などの統計的手法の原理と利用法について学ぶ。 |
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| 到達目標 【英語】 | | |
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| 授業の内容や構成 | | 達成目標は，数理統計学の基本的な概念，および点推定，区間推定，仮説検定，確率過程，多変量解析などの方法を理解し，簡単な実用計算が出来るようになることである。
SIS-01-2009-J（確率統計および演習）を習得していることを前提とする。
1. 点推定
2. 区間推定
3. 仮説検定
4. 確率過程
5. 多変量解析 | |
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| 履修条件・関連する科目 | | |
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| 成績評価の方法と基準 | | | 講義の参加状況35％，期末試験65％，合計100点満点で60点以上を合格とする。 | |
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| 教科書・参考書 | | | 理工系の数学入門コース7 確率・統計，薩摩順吉著，岩波書店，1988年。 | |
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| 課外学習等（授業時間外学習の指示） | | | 講義において説明した理論を理解するために必要に応じて課題を与える。 | |
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| 授業開講形態等 | | |
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| 遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置 | | |
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