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.
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
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
✔ 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) |
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 | |
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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 |
講義資料を配布する
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授業毎の課題(50%),宿題(50%)にて評価する.
特になし
mkubouch[at]chemeng.titech.ac.jp