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／Fundamentals of Statistics
時間割コード／Course Code	7242000106
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	月／Mon　5
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	銭谷勉／ZENIYA TSUTOMU
科目区分／Course Group	専門教育科目　専門基礎科目
教室／Classroom
必修・選択／Required/Elective	必修
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
銭谷勉／ZENIYA TSUTOMU	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
授業としての具体的到達目標／Concrete arrival target as the class	○統計処理や統計学での専門用語を説明できるようになること ○数式の導出方法(数学的意味、物理的意味など)を身に付けること ○数学的手法を応用できる能力を身に付けること ○常に学習する態度(常に勉強する癖)を身に付けること
授業の概要／Summary of the class	統計学は(統計処理を含む)は、データを集め、そのデータを分析し、その性質を導く方法を取り扱う学問です。この基礎となっているのが微分・積分、確率および確率分布です。また、データ処理を行うソフトウェア開発にも必要です。従って、電子情報工学科において非常に重要な基礎科目です。本授業では、確率論の基礎、確率分布、推定・回帰分析等の統計学の基礎について学びます。
授業の内容予定／Contents plan of the class	第1回 10/ 2（水）集合、事象第2回 10/ 7（月）条件付確率第3回 10/15（火）独立試行第4回 10/28（月）確率変数第5回 11/11（月）確率密度関数第6回 11/18（月）累積分布関数第7回 11/25（月）同時確率第8回 12/ 2（月）期待値、分散、標準偏差第9回 12/ 9（月）共分散第10回 12/16（月）相関係数第11回 12/23（月）二項分布第12回 1/ 6（月）ポアソン分布第13回 1/14（火）正規分布第14回 1/20（月）推定第15回 1/27（月）回帰分析第16回（最終回） 2/ 3（月）期末試験
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	平常評価(50%)、期末評価(50%)で評価します。平常評価は小テストなどで評価します。（メディア授業に移行した場合、小テストはTeams上で提出）期末評価は期末試験で評価します。
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	配布資料で予習復習してください。本授業は、高校で学ぶ微分・積分や確率・統計が基礎になっていますので、理解が困難な場合は、高校の教科書や参考書でも予習・復習してください。授業中に理解できなかったときは、そのままにしないで、教員に質問するなどして理解するようにしてください。
教材・教科書／The teaching materials, textbook	開講時に指示します。
参考文献／bibliography	講義中に適宜紹介します。
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	理工系の数学Bを履修していることを前提としています。
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	火曜日 17:40-18:40
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	zeniya「A」hirosaki-u.ac.jp 「A」は「@」のことです。
学問分野1（主学問分野）／Discipline 1	J60:情報科学、情報工学およびその関連分野
学問分野2（副学問分野）／Discipline 2	該当なし
学問分野3（副学問分野）／Discipline 3	該当なし
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	講義および演習（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	電子情報工学科以外の理工学部の学生も履修できますが、授業の内容は電子情報工学科の学生を対象としたものとなっていることをご承知おき下さい。また、教室の座席数の制約により履修を制限する場合があります。この場合には電子情報工学科の学生を優先します。基礎学力の補強を目的として、オンデマンド型の補習授業「リメディアル教育」が用意されています。詳しくは理工学研究科ホームページ「リメディアル教育概要」 https://www.st.hirosaki-u.ac.jp/remedial.html　をご覧ください。

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／Fundamentals of Statistics
時間割コード／Course Code	7242000106
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	月／Mon　5
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	銭谷勉／ZENIYA TSUTOMU
科目区分／Course Group	専門教育科目　専門基礎科目
教室／Classroom
必修・選択／Required/Elective	必修
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
授業としての具体的到達目標／Concrete arrival target as the class	○統計処理や統計学での専門用語を説明できるようになること ○数式の導出方法(数学的意味、物理的意味など)を身に付けること ○数学的手法を応用できる能力を身に付けること ○常に学習する態度(常に勉強する癖)を身に付けること
授業の概要／Summary of the class	統計学は(統計処理を含む)は、データを集め、そのデータを分析し、その性質を導く方法を取り扱う学問です。この基礎となっているのが微分・積分、確率および確率分布です。また、データ処理を行うソフトウェア開発にも必要です。従って、電子情報工学科において非常に重要な基礎科目です。本授業では、確率論の基礎、確率分布、推定・回帰分析等の統計学の基礎について学びます。
授業の内容予定／Contents plan of the class	第1回 10/ 2（水）集合、事象第2回 10/ 7（月）条件付確率第3回 10/15（火）独立試行第4回 10/28（月）確率変数第5回 11/11（月）確率密度関数第6回 11/18（月）累積分布関数第7回 11/25（月）同時確率第8回 12/ 2（月）期待値、分散、標準偏差第9回 12/ 9（月）共分散第10回 12/16（月）相関係数第11回 12/23（月）二項分布第12回 1/ 6（月）ポアソン分布第13回 1/14（火）正規分布第14回 1/20（月）推定第15回 1/27（月）回帰分析第16回（最終回） 2/ 3（月）期末試験
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	平常評価(50%)、期末評価(50%)で評価します。平常評価は小テストなどで評価します。（メディア授業に移行した場合、小テストはTeams上で提出）期末評価は期末試験で評価します。
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	配布資料で予習復習してください。本授業は、高校で学ぶ微分・積分や確率・統計が基礎になっていますので、理解が困難な場合は、高校の教科書や参考書でも予習・復習してください。授業中に理解できなかったときは、そのままにしないで、教員に質問するなどして理解するようにしてください。
教材・教科書／The teaching materials, textbook	開講時に指示します。
参考文献／bibliography	講義中に適宜紹介します。
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	理工系の数学Bを履修していることを前提としています。
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	火曜日 17:40-18:40
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	zeniya「A」hirosaki-u.ac.jp 「A」は「@」のことです。
学問分野1（主学問分野）／Discipline 1	J60:情報科学、情報工学およびその関連分野
学問分野2（副学問分野）／Discipline 2	該当なし
学問分野3（副学問分野）／Discipline 3	該当なし
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	講義および演習（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	電子情報工学科以外の理工学部の学生も履修できますが、授業の内容は電子情報工学科の学生を対象としたものとなっていることをご承知おき下さい。また、教室の座席数の制約により履修を制限する場合があります。この場合には電子情報工学科の学生を優先します。基礎学力の補強を目的として、オンデマンド型の補習授業「リメディアル教育」が用意されています。詳しくは理工学研究科ホームページ「リメディアル教育概要」 https://www.st.hirosaki-u.ac.jp/remedial.html　をご覧ください。

授業情報／Class Information

基本情報/Basic Information

担当教員情報/Instructor Information