学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
情報学部
時間割コード
Registration Code
1001090
科目区分
Course Category
専門科目(自然情報)関連専門科目(人社,CS)
科目名 【日本語】
Course Title
数理情報学5
科目名 【英語】
Course Title
Mathematical Informatics 5
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
SIS-11-3011-J
担当教員 【日本語】
Instructor
木原 貴行 ○
担当教員 【英語】
Instructor
KIHARA Takayuki ○
単位数
Credits
1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
秋1期 木曜日 4時限
Fall1 Thu 4
対象学年
Year
3年
3
授業形態
Course style
講義
Lecture
開講系(学部)・開講専攻(大学院)
Subject
自然・数理情報
必修・選択
Required / Selected
選択


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
確率論は,不確実性を含むさまざまな現象を記述するための数学的体系として発展している。本講義では,ランダムに値をとる確率変数や確率的事象の不確実性を表す確率分布について,二項分布,指数分布,正規分布など重要な具体例を通して学ぶ。また期待値や分散,共分散などの基礎概念の具体的な計算法について学習する。その他,確率分布の変換公式,多次元確率変数の確率分布と畳み込み公式など,確率論における基本公式を修得する。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
Probability Theory has been developed as a mathematical theory for describing various phenomena involving uncertainty. In this lecture, we learn about stochastic phenomena through important examples of probability distributions. In addition, we will learn how to calculate basic concepts such as expected value, variance and covariance. In addition, we study several basic formulas in probability theory.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
不確実性を含むさまざまな現象を理解し,基本となる分布などの概念を具体的なデータを通して理解できるようにする。この講義によりデータの背後に存在する数理を理解するためのきっかけとする。
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
授業の内容や構成
Course Content / Plan
ランダムな現象を数理的に理解する基礎となる二項分布,指数分布,ポアソン分布,正規分布などの基本的な分布を理解する。また期待値や分散,共分散などの基礎概念の具体的な計算法を習得し,さらに確率分布に関する確率論における基本公式を習得する。

1. 確率変数・期待値
2. 分散・共分散
3. 二項分布・正規分布
4. 指数分布
5. ポアソン分布
6. 分布に関する基本公式
7. 応用
8. 総括
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
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
Textbook/Reference book
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)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
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
Lecture format, etc.
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)