授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN) | | データ科学基礎で習得した知識をベースに，確率・統計論の基本的理論や一般的な確率分布／確率モデルの特徴，調査や実験・観測などから得られるデータから母集団の特徴を抽出する解析方法，さらに，種々の不確定要因を伴う土木・建築システムの設計・計画における意思決定への適用方法を身につけるとともに，データ分析や予測・意思決定のツールとして適用できる応用力を養うことを目的とする．
この講義を習得することにより，以下のことができるようになることを目標とする．
1．確率・統計の基本定理を理解し，証明できる．
2．一般的な確率変数のそれぞれの特徴を理解し，その統計量や確率分布関数を評価できる．
3．調査・実験・観測データから母集団の統計量や確率分布を推定／検定する方法を理解し，計算／評価ができる．
4．土木・建築分野における予測および意思決定のツールとしての確率・統計の位置付けを理解し，説明できる． |
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授業の目的 【英語】
Goals of the Course | | On the basis of the knowledge acquired through "Basics of Data Science," this course introduces the theories of probability and statistics for use in data analysis and decision making in civil engineering and architecture. At the end of this course, participants are expected to
1. Understand the basic theories of probability and statistics and be able to proof these theories,
2. Understand the characteristics of commonly used probability models and be able to calculate their statistics and the distribution functions,
3. Understand the method for estimating the statistics and the probability distributions on the basis of the data from investigations, experiments, and/or observations and be able to apply those methods,
4. Understand the role of the theories of probability and statistics for use in data analysis and decision making in civil engineering and architecture. |
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到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)) | | データ科学基礎で習得した知識をベースに，確率・統計論の基本的理論や一般的な確率分布／確率モデルの特徴，調査や実験・観測などから得られるデータから母集団の特徴を抽出する解析方法，さらに，種々の不確定要因を伴う土木・建築システムの設計・計画における意思決定への適用方法を身につけるとともに，データ分析や予測・意思決定のツールとして適用できる応用力を養うことを目的とする．
この講義を習得することにより，以下のことができるようになることを目標とする．
1．確率・統計の基本定理を理解し，証明できる．
2．一般的な確率変数のそれぞれの特徴を理解し，その統計量や確率分布関数を評価できる．
3．調査・実験・観測データから母集団の統計量や確率分布を推定／検定する方法を理解し，計算／評価ができる．
4．土木・建築分野における予測および意思決定のツールとしての確率・統計の位置付けを理解し，説明できる． |
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到達目標 【英語】
Objectives of the Course | | On the basis of the knowledge acquired through "Basics of Data Science," this course introduces the theories of probability and statistics for use in data analysis and decision making in civil engineering and architecture. At the end of this course, participants are expected to
1. Understand the basic theories of probability and statistics and be able to proof these theories,
2. Understand the characteristics of commonly used probability models and be able to calculate their statistics and the distribution functions,
3. Understand the method for estimating the statistics and the probability distributions on the basis of the data from investigations, experiments, and/or observations and be able to apply those methods,
4. Understand the role of the theories of probability and statistics for use in data analysis and decision making in civil engineering and architecture. |
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バックグラウンドとなる科目【日本語】
Prerequisite Subjects | | |
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バックグラウンドとなる科目【英語】
Prerequisite Subjects | | |
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授業の内容【日本語】
Course Content | | １．なぜ，確率・統計を学ぶのか，統計と倫理，確率の定義，条件付確率，全確率の定理
２．確率変数，確率分布，統計量，モーメント母関数，特性関数
３．二変数の確率分布，確率変数の関数
４．一般的な確率モデル(1)：一様分布，ベルヌイ試行，二項分布，幾何分布，負の二項分布
５．一般的な確率モデル(2)：ポアソン分布，指数分布，ガンマ分布，正規分布，中心極限定理
６．一般的な確率モデル(3)：対数正規確率分布，BPT分布，極値分布
７．応用問題：故障率と信頼性関数，バスタブ曲線，リスク評価
８．中間まとめと評価
９．回帰分析
10．母集団と標本，点推定
11．区間推定
12．統計的検定(1)：母平均，母比率，母分散
13．統計的検定(２)：母平均の差，母比率の差，等分散性，独立性
14．確率分布の推定：確率紙，カイ二乗検定，コルモゴロフ－スミルノフ検定
15．モンテカルロ法
毎回のレポート課題を課すので，それを解いて提出すること |
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授業の内容【英語】
Course Content | | 1. Why do you study probability & statistics? Statistics and ethics, Definition of probability, Conditional probability, Theorem of total probability
2. Random variables and probability distributions, Statistics, Moment generating function, Characteristic function
3. Probability distribution of two random variables
4. Probabilistic model of random events #1: Uniform dist., Binomial dist, Geometric dist., Negative binomial dist.
5. Probabilistic model of random events #2: Poisson dist., Exponential dist., Gamma dist,, Normal dist., Central limit theorem
6. Probabilistic model of random events #3: Lognormal dist., BPT dist., Extreme value dist.
7. Application of probability: Hazard function and reliability function, Bath-tub curve, Risk analysis
8. Mid-term exam.
9. Commentary of the midterm examination, Regression analysis
10. Statistical inference, Point estimation
11. Confidence interval
12. Hypothesis tests on single set of data
13. Hypothesis tests on two sets of data
14. Probabilistic model, Goodness-of-fit test
15. Monte Carlo simulation |
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成績評価の方法と基準【日本語】
Course Evaluation Method and Criteria | | 1．確率・統計の基本定理を理解し，証明できる．
2．一般的な確率変数のそれぞれの特徴を理解し，その統計量や確率分布関数を評価できる．
3．調査・実験・観測データから母集団の統計量や確率分布を推定／検定する方法を理解し，計算／評価ができる．
4．土木・建築分野における予測および意思決定のツールとしての確率・統計の位置付けを理解し，説明できる．
という達成目標に対しての習得度を，レポート（25％），中間試験(25％)，期末試験(50％)の結果により総合判断し，60%以上を合格とする．
期末試験を欠席した場合は「欠席」とする． |
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成績評価の方法と基準【英語】
Course Evaluation Method and Criteria | | | Mid-term exam (25%), Final exam (50%), and reports (25%) |
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履修条件・注意事項【日本語】
Course Prerequisites / Notes | | |
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履修条件・注意事項【英語】
Course Prerequisites / Notes | | |
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教科書【日本語】
Textbook | | |
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教科書【英語】
Textbook | | |
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参考書【日本語】
Reference Book | | 事例に学ぶ建築リスク入門：日本建築学会編（技報堂）
その他，必要に応じてスライドを配布する． |
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参考書【英語】
Reference Book | | |
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授業時間外学習の指示【日本語】
Self-directed Learning Outside Course Hours | | |
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授業時間外学習の指示【英語】
Self-directed Learning Outside Course Hours | | |
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使用言語【英語】
Language used | | |
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使用言語【日本語】
Language used | | |
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授業開講形態等【日本語】
Lecture format, etc. | | |
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授業開講形態等【英語】
Lecture format, etc. | | |
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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【日本語】
Additional measures for remote class (on-demand class) | | |
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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【英語】
Additional measures for remote class (on-demand class) | | |
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