学部・大学院区分情報学部
時間割コード1001130
科目区分
専門科目(自然情報)関連専門科目(人社，CS)
科目名　【日本語】数理情報学９
科目名　【英語】Mathematical Informatics 9
コースナンバリングコード
担当教員　【日本語】木原　貴行 ○ 松原　洋 吉信　康夫
担当教員　【英語】KIHARA Takayuki ○ MATSUBARA Yo YOSHINOBU Yasuo
単位数1
開講期・開講時間帯秋１期 月曜日 ４時限
Fall1 Mon 4
対象学年３年
3
授業形態講義
Lecture
開講系（学部）・開講専攻（大学院）
自然・数理情報
必修・選択
選択


授業の目的　【日本語】
本講義は，数理情報学5で学んだ基礎的な事項を踏まえて，確率分布を特徴付ける確率母関数や積率母関数，特性関数などについて学び，これらの諸概念と期待値や分散などとの関係を理解する。また確率変数や確率分布の収束性を定義し，確率論における重要な定理である大数の法則と中心極限定理を理解する。今後，統計学やデータ解析などを学ぶ際に必要となる事項の数理的基盤を準備するための講義として，確率論の数学的な内容だけでなく広汎な応用についても適宜参照する。
授業の目的　【英語】
Based on the basic matters learned in Mathematical Informatics 5, students learn the features of probability generating function, product factor generating function and characteristic function, etc., and understand the relationship between these concepts and expected values, variances, etc.
到達目標　【日本語】
数理情報学5で学んだ基礎的な事項を踏まえて，確率分布を特徴付ける確率母関数や積率母関数，特性関数などについて学び，これらの諸概念と期待値や分散などとの関係を理解する。
到達目標　【英語】
授業の内容や構成
確率変数や確率分布の収束性を定義し，確率論における重要な定理である大数の法則と中心極限定理を学び，データの背景にある数理を理解する。今後，統計学やデータ解析などを学ぶ際に必要となる事項の数理的基盤を準備するための講義として，確率論の数学的な内容だけでなく広汎な応用についても適宜参照する。

1. ガイダンス
2. 確率母関数
3. 積率母関数
4. 特性関数
5. 大数の法則
6. 中心極限定理
7. データ解析への応用
8. 応用と総括
履修条件・関連する科目
成績評価の方法と基準
講義中に与える演習課題の評価50％，期末試験50％，合計100点満点で60点以上を合格とする。
教科書・参考書
必要に応じて配布する。
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課題を与える。
授業開講形態等
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置