国立大学法人 東京工業大学

講義の概要とねらい

 本講義では，不確実性を伴う現象に適切に対処するため，確率モデルを導入しそれにもとづく解析手法，推論手法を紹介する．はじめに，高等学校ですでに学んでいる確率に関する計算の方法をもとに，確率変数や確率分布などの数学的定式化を行う．次に，自然現象や社会現象に見られる不確実現象がどのような確率モデルで記述できるかを詳細に議論する．さらに，起こっている現象から，確率を用いて推論を行う確率推論について説明する．

 経営の実態分析や意思決定などの問題においては，不確実な現象に適切に対処する必要がある．本講義では，このような問題に対し，確率を用いた解析，推論を行うための基礎知識を習得することを目的とする．

到達目標

本講義を履修することによって次のような能力を身につけることができる．
(1) 確率や確率変数，確率分布，確率推論についての基礎知識を身につける．
(2) 確率分布や確率推論を理解し，現実問題と対応付けることができる．
(3) 工学的な問題解決において，確率的な解析，推論を活用する．
(4) 確率的なものの見方・考え方を経営工学上のみならず日々の問題に適用できる．

キーワード

確率変数，確率分布，条件付き確率，２項分布，確率過程，確率推論，ナイブベイズ，ベイジアンネットワーク

学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)

授業の進め方

講義を行い，関連する演習問題を解く．授業の前半に前回の演習問題の解説を行う．

授業計画・課題

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，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

尾畑伸明 『データサイエンスのための確率統計』 共立出版

参考書、講義資料等

 Stuart Russell, Peter Norvig （著），古川康一（監訳）『エージェントアプローチ人工知能』（第2版） 共立出版
 本位田真一（監修），松本一教，宮原哲浩，永井保夫，市瀬龍太郎（著）『人工知能』（改訂２版） オーム社
 その他，必要に応じて，適宜プリントを配布する．

成績評価の基準及び方法

授業中の小課題，期末試験の合計により評価

関連する科目

• IEE.A205 ： 経営・経済のための統計
• IEE.A331 ： モデル化とOR
• IEE.C302 ： 品質管理

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

特になし。