| 授業の目標と概要 |
| 確率の初歩について理解することを目指す。基本的なデータの整理方法や簡単な確率の計算の他、 |
| 特に専門科目で重要な役割を果たすベイズの定理について理解し，実際の問題に当てはめて |
| 解くことができるようにすることを主な目的とする。また，離散確率変数やその確率分布の概念を理解し， |
| その平均や期待値の計算ができるようにする。 |
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| カリキュラムにおける位置づけ |
| 情報工学を前提としての確率・統計の学習を行う。これらの内容は上位学年で開講される専門科目の基礎となる。 |
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| １．データの整理 |
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| １−１ データと代表値 平均，モード，メディアン，平均偏差，分散，標準偏差 |
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| １−２ 相関係数と回帰直線 相関，散布図，共分散，相関係数，回帰直線 |
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| ２．確率の定義と性質 |
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| ２−１ 確率の定義 試行，事象，確率 |
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| ２−２ 確率の計算 順列と組合せ |
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| ２−３ 確率の基本性質 確率の公式，全事象，空事象，余事象，和事象，積事象 |
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| ３．条件付き確率とベイズの定理 |
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| ３−１ 条件付き確率と独立性 条件付き確率，事象の独立 |
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| ３−２ 事前確率と事後確率 事前確率，事後確率 |
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| ３−３ ベイズの定理 ベイズの定理 |
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| ４．離散確率変数とその確率分布 |
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| ４−１ 離散確率変数 確率変数，確率変数の平均・分散・標準偏差 |
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| ４−２ 離散確率分布 確率分布，二項分布，ポアソン分布 |
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| 教科書 |
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| 補助教科書 |
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| 履修上の注意 |
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集合の概念や場合の数の計算，微分積分の概念について十分に復習しておくこと。原則として毎回宿題および小テストを行う。そのため，毎回Ａ４レポート用紙および電卓を持参すること。
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| 評価基準 |
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初歩的なデータの整理および確率の計算ができること，また確率変数の概念が理解できることを合格の基準とする。尚，評価方法の詳細は第１回目の授業で説明する。
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| 評価法 |
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| 学習・教育目標 |
東京高専 |
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JABEE |
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