2021年度 応用確率統計   Applied Probability and Statistical Theory

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開講元
電気電子系
担当教員名
梶川 浩太郎  阪口 啓 
授業形態
講義    (対面)
曜日・時限(講義室)
火1-2(H101)  金1-2(H101)  
クラス
-
科目コード
EEE.M231
単位数
2
開講年度
2021年度
開講クォーター
3Q
シラバス更新日
2021年5月10日
講義資料更新日
-
使用言語
日本語
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講義の概要とねらい

確率統計的手法を習得することは、電気電子情報通信工学に関係する諸分野に不可欠です。講義と演習により,確率分野で,平均と分散,特性関数等,統計分野で,不偏推定,最尤推定,ベイズ推論, 統計的検定, 機械学習等を理解し身につけてもらいます。何らかの確率統計分布をもったデータから有意な情報を引き出す能力は、実社会でも大変役立ちます。

到達目標

電気電子情報通信工学に関係する諸分野において確率統計的な手法でデータを解析する能力を習得して頂きます。工学の分野における具体的な事例を手がかりにその意味を十分理解してもらいます。多くの実践的な演習と試験によってより効果的に知識を習得してもらいます。

対応する学修到達目標は、
(1)【専門力】基盤的な専門力
(6) 電気電子工学に必要な電磁気・回路・線形システム・応用数学などに関する盤石な専門基礎学力

キーワード

確率、平均、分散、最尤推定、ベイス推論、仮説検定、機械学習

学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)

専門力 教養力 コミュニケーション力 展開力(探究力又は設定力) 展開力(実践力又は解決力)
・電気電子分野の基礎専門力

授業の進め方

実践力を身につけてもらうために、演習を多く取り入れます。前回の講義内容に関する理解度確認のための演習や講義中の各項目に関する演習等を実施します。

授業計画・課題

  授業計画 課題
第1回 順列と組み合わせと確率空間 順列と組み合わせについて計算できるようになる。確率空間を理解できる。
第2回 条件付き確率 条件付き確率を理解して計算できるようになる。
第3回 平均と分散 平均と分散について理解する。
第4回 特性関数 特性関数について理解する。
第5回 確率変数と分布1 確率変数と分布について理解する。
第6回 確率変数と分布2 確率変数と分布について理解して、問題を解くことができる。
第7回 理解度確認総合演習 確率分野で学んだ内容を確認する。
第8回 統計的推測 統計的推論によるデータ分析の概要を理解する。
第9回 不偏推定 偏りのない推定の仕方を習得する。
第10回 最尤推定とベイズ推論 最尤推定とベイズ推論の方法を習得する。
第11回 仮説検定、分類、機械学習 仮説検定と分類の仕方を習得する。
第12回 回帰、予測、機械学習 回帰と予測の仕方を習得する。
第13回 確率過程 確率過程とその解析方法を理解する。
第14回 理解度確認総合演習 統計分野で学んだ内容を確認する。

授業時間外学修(予習・復習等)

学修効果を上げるため,教科書や配布資料等の該当箇所を参照し,「毎授業」授業内容に関する予習と復習(課題含む)をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

特になし

参考書、講義資料等

渡辺澄夫・村田昇 『確率と統計-情報学への架橋-』 コロナ社、小倉久直 『物理・工学のための確率過程論』 コロナ社、柴田文明 『確率・統計』岩波書店、馬場敬之・久池井茂 『統計学キャンパス・ゼミ』マセマ出版社、須山敦志『ベイズ推論による機械学習』講談社

成績評価の基準及び方法

確率・統計それぞれに関する基礎的事項の理解、ならびに運用能力を評価する。演習と試験による。配点は,演習50%,試験50%。ただしCOVID-19の感染拡大により対面での試験が実施できない場合は演習の成績で評価します。

関連する科目

  • LAS.M101 : 微分積分学第一・演習
  • LAS.M105 : 微分積分学第二
  • EEE.M211 : フーリエ変換とラプラス変換
  • EEE.S341 : 通信理論(電気電子)

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

微分積分学第一、微分積分学第二を履修していること。

その他

メールで事前に連絡すること。

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