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	確率・統計Ⅱ（25S以降）／Probability and Statistics Ⅱ
時間割コード／Course Code	7262000204
ナンバリングコード／Numbering Code
開講所属／Course Offered by	理工学部／Faculty of Science and Technology
曜日コマ／Day, Period	水／Wed　2
開講区分／Semester offered	後期／second semester
単位数／Credits	2.0
学年／Year	2,3,4
主担当教員／Main Instructor	守真太郎／MORI SHINTARO
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
守真太郎／MORI SHINTARO	理工学研究科／Graduate School of Science and Technology (Master’s Course)

難易度（レベル）／Level	レベル2
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	○正規母集団における標本分布（t・カイスクエア・Fなど）を導出できる（見通す力） ○推定量・検定法の評価を正しく行える（見通す力） ○数理統計学の基礎（標本分布、推定、検定）に関する標準的計算問題を解くことができる（解決していく力）
授業の概要／Summary of the class	○1年次の「確率・統計I」で学んだ統計学の応用の基礎となる数理統計学を学ぶ ○正規母集団の各種標本分布、推定量の評価、最尤法など、推測統計の基礎を学びます。 ○教科書の２章から６章の内容を扱います。＊統計検定（数理）のレベルです。教科書もそれに合わせて選定しています。
授業の内容予定／Contents plan of the class	第１回：確率分布と期待値第２回：積率母関数・特性関数・変数変換第３回：演習１：テキスト第２章：確率分布と期待値第４回：離散型確率分布第５回：連続型確率分布第６回：演習２：テキスト第3章：確率分布第７回：多次元確率分布第８回：多次元確率分布と変数変換、再生性第９回：演習３：テキスト第4章：多次元確率分布第１０回：標本分布：ｔ分布、Ｆ分布第１１回：中心極限定理、デルタ法第１２回：演習４：テキスト第5章：標本分布（オンデマンド）第１３回：十分統計量・推定量の構成第１４回：推定量の比較・クラメール・ラオの不等式第１５回：学習状況の確認（試験含む）と解説 ※講義の進行・理解度などにより内容や予定が異なる場合があります。
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	小テスト６０％とレポート１０%、期末試験 30%です。レポート課題を毎回の授業で出し、次回の講義の冒頭に小テストを行います。小テストの出題範囲はレポート課題です。レポートは計算と解説が丁寧かどうかで評価します。小テストの評価を重視しますので、しっかり復習して小テストに臨むこと。上記を合算して，最終的な成績評価を行います。秀：理論を応用し自力で標本分布の導出や推定量評価ができる優：理論を理解し計算問題を正確に解ける良：基本公式を用いた計算ができる可：基礎概念を理解している生成AIの利用について：補助的利用のみ可（自力で作成した解答の検証に限る。解答生成への直接利用は禁止）
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	・各回の授業終了後に課題を出します。次回の講義までにMoodleに提出すること。・授業はテキストに沿って進行しますので、テキストの該当箇所を読んで予習すること。・次回の講義の冒頭に小テストを行います。・オンデマンド回の小テストは次週以降の対面講義時に行います。 (予習，復習は，最低でも各2時間程度行う必要があります。)
教材・教科書／The teaching materials, textbook	「現代数理統計学の基礎」久保川達也（共立出版、2017年）
参考文献／bibliography	「統計学入門」東京大学教養学部統計学教室編集（東京大学出版会、1991年）
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	線形代数学と初等解析学、「データサイエンス基礎」「確率・統計I」で学んだ知識を前提にしています。
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	居室は理工2号館1103です。質問などはオフィスアワーに限らず大体いつでもいいですが、用事でいないこともあるので、メール(shintaro.mori@hirosaki-u.ac.jp)で事前に連絡したほうが確実です．
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	https://sites.google.com/site/shintaromori/
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	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	基本的には講義形式です. 第1２回はMoodleを使用したオンデマンド授業である。Moodle教材を用いて学習すること。
科目ナンバー／The subject number	S1-2-1303-B12 S1-2-3107-B12
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	なし

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	確率・統計Ⅱ（25S以降）／Probability and Statistics Ⅱ
時間割コード／Course Code	7262000204
ナンバリングコード／Numbering Code
開講所属／Course Offered by	理工学部／Faculty of Science and Technology
曜日コマ／Day, Period	水／Wed　2
開講区分／Semester offered	後期／second semester
単位数／Credits	2.0
学年／Year	2,3,4
主担当教員／Main Instructor	守真太郎／MORI SHINTARO
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2
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	○正規母集団における標本分布（t・カイスクエア・Fなど）を導出できる（見通す力） ○推定量・検定法の評価を正しく行える（見通す力） ○数理統計学の基礎（標本分布、推定、検定）に関する標準的計算問題を解くことができる（解決していく力）
授業の概要／Summary of the class	○1年次の「確率・統計I」で学んだ統計学の応用の基礎となる数理統計学を学ぶ ○正規母集団の各種標本分布、推定量の評価、最尤法など、推測統計の基礎を学びます。 ○教科書の２章から６章の内容を扱います。＊統計検定（数理）のレベルです。教科書もそれに合わせて選定しています。
授業の内容予定／Contents plan of the class	第１回：確率分布と期待値第２回：積率母関数・特性関数・変数変換第３回：演習１：テキスト第２章：確率分布と期待値第４回：離散型確率分布第５回：連続型確率分布第６回：演習２：テキスト第3章：確率分布第７回：多次元確率分布第８回：多次元確率分布と変数変換、再生性第９回：演習３：テキスト第4章：多次元確率分布第１０回：標本分布：ｔ分布、Ｆ分布第１１回：中心極限定理、デルタ法第１２回：演習４：テキスト第5章：標本分布（オンデマンド）第１３回：十分統計量・推定量の構成第１４回：推定量の比較・クラメール・ラオの不等式第１５回：学習状況の確認（試験含む）と解説 ※講義の進行・理解度などにより内容や予定が異なる場合があります。
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	小テスト６０％とレポート１０%、期末試験 30%です。レポート課題を毎回の授業で出し、次回の講義の冒頭に小テストを行います。小テストの出題範囲はレポート課題です。レポートは計算と解説が丁寧かどうかで評価します。小テストの評価を重視しますので、しっかり復習して小テストに臨むこと。上記を合算して，最終的な成績評価を行います。秀：理論を応用し自力で標本分布の導出や推定量評価ができる優：理論を理解し計算問題を正確に解ける良：基本公式を用いた計算ができる可：基礎概念を理解している生成AIの利用について：補助的利用のみ可（自力で作成した解答の検証に限る。解答生成への直接利用は禁止）
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	・各回の授業終了後に課題を出します。次回の講義までにMoodleに提出すること。・授業はテキストに沿って進行しますので、テキストの該当箇所を読んで予習すること。・次回の講義の冒頭に小テストを行います。・オンデマンド回の小テストは次週以降の対面講義時に行います。 (予習，復習は，最低でも各2時間程度行う必要があります。)
教材・教科書／The teaching materials, textbook	「現代数理統計学の基礎」久保川達也（共立出版、2017年）
参考文献／bibliography	「統計学入門」東京大学教養学部統計学教室編集（東京大学出版会、1991年）
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	線形代数学と初等解析学、「データサイエンス基礎」「確率・統計I」で学んだ知識を前提にしています。
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	居室は理工2号館1103です。質問などはオフィスアワーに限らず大体いつでもいいですが、用事でいないこともあるので、メール(shintaro.mori@hirosaki-u.ac.jp)で事前に連絡したほうが確実です．
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	https://sites.google.com/site/shintaromori/
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	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	基本的には講義形式です. 第1２回はMoodleを使用したオンデマンド授業である。Moodle教材を用いて学習すること。
科目ナンバー／The subject number	S1-2-1303-B12 S1-2-3107-B12
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	なし

授業情報／Class Information

基本情報/Basic Information

担当教員情報/Instructor Information