2016年度 統計解析特論第一   Advanced Statistical Analysis I

文字サイズ 

アップデートお知らせメールへ登録 お気に入り講義リストに追加
開講元
応用化学コース
担当教員名
久保内 昌敏 
授業形態
演習
曜日・時限(講義室)
月3-4(S422)  
クラス
-
科目コード
CAP.E433
単位数
1
開講年度
2016年度
開講クォーター
4Q
シラバス更新日
2016年1月11日
講義資料更新日
-
使用言語
英語
アクセスランキング

講義の概要とねらい

本講義は、統計データを客観的立場から解析する方法と,主観的立場から解析する基本的方法論を学ぶ.

到達目標

本講義を履修することにより,以下の知識と能力を習得する。
1) 客観的データの扱い方が理解できて,その応用ができる
2) 主観的データの取り扱い方が理解できる

キーワード

データ,確率変数,確率密度関数,標本,正規分布,対数正規分布,ワイブル分布,推定,検定,ベイズの定理,事後確率

学生が身につける力

国際的教養力 コミュニケーション力 専門力 課題設定力 実践力または解決力
- - -

授業の進め方

講義内容の確実な理解と応用力を養うために,講義内容に関した演習あるは宿題を課す。

授業計画・課題

  授業計画 課題
第1回 統計学の基礎,確率と確率変数 データと統計量,確率,標本,事象,独立,条件付き確率,確率変数について理解する 条件付き確率事例
第2回 確率分布(1) 二項分布,ポアソン分布,正規分布,指数分布について理解する 正規分布の応用演習
第3回 確率分布(2) 対数正規分布,ワイブル分布について理解する ワイブル分布の応用演習
第4回 母集団と標本 標本調査の方法論を理解する 標本調査演習
第5回 推定検定 統計的推定,検定方法を理解する 推定と検定事例
第6回 主観統計学 ベイズの定理を理解する ベイズの定理による条件付き確率演習
第7回 ベイズ統計学(1) ベイジアンネットワーク,事後確率の更新方法を理解する 事後確率の更新事例
第8回 ベイズ統計学(2) ベイズ推定を理解する 最尤法,MCMC,ベイズ推定の比較

教科書

講義資料を配布する

参考書、講義資料等

講義資料を配布する

成績評価の基準及び方法

授業毎の課題(50%),宿題(50%)にて評価する.

関連する科目

  • 統計解析特論第二

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

特になし

連絡先(メール、電話番号)    ※”[at]”を”@”(半角)に変換してください。

mkubouch[at]chemeng.titech.ac.jp

このページのトップへ