シラバス参照

基本情報／Basic Information
詳細情報／Detailed Information
授業計画詳細情報／Class Schedule Details

基本情報/Basic Information

開講科目名／Course	統計学の基礎／Basic of Statistics
時間割コード／Course Code	7232000133
ナンバリングコード／Numbering Code
開講所属／Course Offered by	理工学部／
曜日コマ／Day, Period	火／Tue　2
開講区分／Semester offered	後期／second semester
単位数／Credits	2.0
学年／Year	1,2,3,4
主担当教員／Main Instructor	中村雅之／NAKAMURA MASAYUKI
科目区分／Course Group	専門教育科目
教室／Classroom
必修・選択／Required/Elective
授業形式／Class Format	講義科目
メディア授業／Media lecture	－

担当教員情報/Instructor Information

教員名／Instructor	教員所属名／Faculty/Department
中村雅之／NAKAMURA MASAYUKI	理工学研究科／

難易度（レベル）／Level	レベル1
対応するＣＰ／ＤＰ／CP/DP	CP・DP　１　見通す力　　 CP・DP　２　解決していく力
授業としての具体的到達目標／Concrete arrival target as the class	○１変数の数値データが与えられた時，その統計量（平均と標準偏差など）を計算できる。（見通す力） ○与えられた平均と標準偏差を持つ正規分布に従う確率変数の確率を標準正規分布表を用いて求めることができる。（解決していく力） ○ベルヌーイ試行を理解し，２項分布に従う確率変数の確率を正規分布で近似して求めることができる。（解決していく力） ○母集団の分布と標本平均の分布の関係を理解し，それを母平均の区間推定や検定に利用できる。（解決していく力） ○２変数の数値データが与えられた時，相関係数と回帰直線を計算できる。（解決していく力）
授業の概要／Summary of the class	多くのデータから信頼できる結論を導き，それを多くの人々に納得してもらうためには，統計学の基本的な考え方や方法を身につける必要があります。とくに，データの背後（母集団）にある現象の法則性を見つけるには，データに影響をあたえる様々な要因を考慮しなければなりません。統計学では特定できない要因については，確率分布に従う不規則な誤差とみなして推定や検定を行ないます。また，特定できる要因については，分散分析や回帰分析によってその情報を積極的に利用します。これらの手法は個別には公式化されてはいますが，どの手法をどのように組み合わせて適用するかを判断するにはそれらの公式の前提条件や導出方法を理解する必要があります。本講義では，このような統計的推定および検定の基本的な考え方を学びます。
授業の内容予定／Contents plan of the class	（１）統計的な方法とは：記述統計と推測統計，確率の基礎概念：場合の数，試行と事象（２）確率の計算：加法定理，条件付確率と乗法定理，独立事象（３）離散型確率分布と平均・分散の計算（４）二項分布と確率変数の計算（５）記述統計の基本：資料の整理と統計量の計算（６）２変量の解析：相関と回帰（７）中間試験，解説（８）正規分布（９）標準正規分布を用いた確率の計算（１０）連続型確率分布と平均・分散の計算（１１）２項分布とその正規分布近似，ポアソン分布（１２）標本平均の分布，中心極限定理（１３）母平均の区間推定（１４）統計的検定（１５）期末試験，解説
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	中間評価：40% 期末評価：60% 上記を合算して，最終的な成績評価を行います。
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	各回の授業内容について，教科書の該当箇所を予習して下さい。前回までの授業内容を復習し演習問題を解いて下さい。
教材・教科書／The teaching materials, textbook	工科の数学確率・統計，著）田代嘉宏，森北出版
参考文献／bibliography	講義において適宜紹介します。
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	中間試験および期末試験では，計算の正確さに加えて基本的な概念を理解しているかをチェックしますから，計算結果の数値だけではなく，結果を得るための筋道が分かるように解答して下さい。
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	日時：17:30～18:30（毎週木曜日）場所：理工学部1号館314室この時間以外でも，在室の場合はできる限り対応します。また，TEAMSによるオンラインオフィスアワーも行っております。メールで申込み下さい。
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	saitoh@hirosaki-u.ac.jp
学問分野1（主学問分野）／Discipline 1	B12:解析学，応用数学およびその関連分野
学問分野2（副学問分野）／Discipline 2	J60:情報科学、情報工学およびその関連分野
学問分野3（副学問分野）／Discipline 3	K63:環境解析評価およびその関連分野
実務経験のある教員による授業科目について／About the class subject by the teacher with the work experience	なし
地域志向科目／Local intention subject	なし
授業形態・授業方法／Class form, class method	講義形式です。メディア授業に移行した場合はTeamsで実施します。
科目ナンバー／The subject number
メディア授業による著作物利用の有無について／Whether or not copyrighted works are used in media classes	無／Nothing
その他／Others	本科目は，主に理工学部機械科学科の学生を対象として開講しますが，他学部・他学科の学生も受講することができます。この科目は機械科学科の教育目標(B)に関連します。

No.	回（日時）／Time (date and time)	主題と位置付け（担当）／Subjects and instructor's position	学習方法と内容／Methods and contents	備考／Notes
該当するデータはありません

開講科目名／Course	統計学の基礎／Basic of Statistics
時間割コード／Course Code	7232000133
ナンバリングコード／Numbering Code
開講所属／Course Offered by	理工学部／
曜日コマ／Day, Period	火／Tue　2
開講区分／Semester offered	後期／second semester
単位数／Credits	2.0
学年／Year	1,2,3,4
主担当教員／Main Instructor	中村雅之／NAKAMURA MASAYUKI
科目区分／Course Group	専門教育科目
教室／Classroom
必修・選択／Required/Elective
授業形式／Class Format	講義科目
メディア授業／Media lecture	－

難易度（レベル）／Level	レベル1
対応するＣＰ／ＤＰ／CP/DP	CP・DP　１　見通す力　　 CP・DP　２　解決していく力
授業としての具体的到達目標／Concrete arrival target as the class	○１変数の数値データが与えられた時，その統計量（平均と標準偏差など）を計算できる。（見通す力） ○与えられた平均と標準偏差を持つ正規分布に従う確率変数の確率を標準正規分布表を用いて求めることができる。（解決していく力） ○ベルヌーイ試行を理解し，２項分布に従う確率変数の確率を正規分布で近似して求めることができる。（解決していく力） ○母集団の分布と標本平均の分布の関係を理解し，それを母平均の区間推定や検定に利用できる。（解決していく力） ○２変数の数値データが与えられた時，相関係数と回帰直線を計算できる。（解決していく力）
授業の概要／Summary of the class	多くのデータから信頼できる結論を導き，それを多くの人々に納得してもらうためには，統計学の基本的な考え方や方法を身につける必要があります。とくに，データの背後（母集団）にある現象の法則性を見つけるには，データに影響をあたえる様々な要因を考慮しなければなりません。統計学では特定できない要因については，確率分布に従う不規則な誤差とみなして推定や検定を行ないます。また，特定できる要因については，分散分析や回帰分析によってその情報を積極的に利用します。これらの手法は個別には公式化されてはいますが，どの手法をどのように組み合わせて適用するかを判断するにはそれらの公式の前提条件や導出方法を理解する必要があります。本講義では，このような統計的推定および検定の基本的な考え方を学びます。
授業の内容予定／Contents plan of the class	（１）統計的な方法とは：記述統計と推測統計，確率の基礎概念：場合の数，試行と事象（２）確率の計算：加法定理，条件付確率と乗法定理，独立事象（３）離散型確率分布と平均・分散の計算（４）二項分布と確率変数の計算（５）記述統計の基本：資料の整理と統計量の計算（６）２変量の解析：相関と回帰（７）中間試験，解説（８）正規分布（９）標準正規分布を用いた確率の計算（１０）連続型確率分布と平均・分散の計算（１１）２項分布とその正規分布近似，ポアソン分布（１２）標本平均の分布，中心極限定理（１３）母平均の区間推定（１４）統計的検定（１５）期末試験，解説
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	中間評価：40% 期末評価：60% 上記を合算して，最終的な成績評価を行います。
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	各回の授業内容について，教科書の該当箇所を予習して下さい。前回までの授業内容を復習し演習問題を解いて下さい。
教材・教科書／The teaching materials, textbook	工科の数学確率・統計，著）田代嘉宏，森北出版
参考文献／bibliography	講義において適宜紹介します。
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	中間試験および期末試験では，計算の正確さに加えて基本的な概念を理解しているかをチェックしますから，計算結果の数値だけではなく，結果を得るための筋道が分かるように解答して下さい。
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	日時：17:30～18:30（毎週木曜日）場所：理工学部1号館314室この時間以外でも，在室の場合はできる限り対応します。また，TEAMSによるオンラインオフィスアワーも行っております。メールで申込み下さい。
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	saitoh@hirosaki-u.ac.jp
学問分野1（主学問分野）／Discipline 1	B12:解析学，応用数学およびその関連分野
学問分野2（副学問分野）／Discipline 2	J60:情報科学、情報工学およびその関連分野
学問分野3（副学問分野）／Discipline 3	K63:環境解析評価およびその関連分野
実務経験のある教員による授業科目について／About the class subject by the teacher with the work experience	なし
地域志向科目／Local intention subject	なし
授業形態・授業方法／Class form, class method	講義形式です。メディア授業に移行した場合はTeamsで実施します。
科目ナンバー／The subject number
メディア授業による著作物利用の有無について／Whether or not copyrighted works are used in media classes	無／Nothing
その他／Others	本科目は，主に理工学部機械科学科の学生を対象として開講しますが，他学部・他学科の学生も受講することができます。この科目は機械科学科の教育目標(B)に関連します。

授業情報／Class Information

基本情報/Basic Information

担当教員情報/Instructor Information