| 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．確率の定義 |
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| ２．確率の計算 |
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| ３．確率の基本性質 |
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| ４．さまざまな事象の確率 |
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| ５．条件付確率 |
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| ６．独立性と反復試行 |
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| ７．ベイズの定理 |
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| ８．ベイズの定理の応用 |
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| ９．データの整理 |
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| １０．平均と標準偏差 |
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| １１．２変数のデータ |
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| １２．回帰直線と相関係数 |
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| １３．確率分布と統計量 |
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| １４．さまざまな確率分布 |
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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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