シラバス詳細

タイトル「2025年度シラバス」、カテゴリ「豊橋校舎-共通教養（教育）科目」

科目情報

科目名

確率論入門
講義名

確率論入門
クラス

TA
実務経験のある教員による講義
キャンパス区分

豊橋校舎
開講学期

春学期
曜日・時限

金１
科目種別

講義
科目区分

数理情報
単位区分

選必
単位数

2
準備事項

備考

【学位授与方針（ディプロマ・ポリシー）と授業科目の関連】 各授業科目は、各学部・学科・研究科の定める学位授与方針（ディプロマ・ポリシー）と教育課程の編成・実施方針（カリキュラム・ポリシー）に基づき、カリキュラム上に配置されています。学位授与方針と各授業科目との関連については、カリキュラム・マップに掲載されています。カリキュラム・マップでは、科目毎に到達目標を示し、それらの到達目標が、DPとCPに基づき設定された学習・教育目標、国際理解、地域理解・地域貢献のどの項目と関連するのかを示します。 https://www.aichi-u.ac.jp/profile/concept#b-712470

講義情報

テーマ Theme

確率論の基礎の習得および統計学への導入

概要 Synopsis

確率論の全般的な基礎を習得し、統計学への導入を行う。

到達目標 Aim

集合、場合の数、順列、組み合わせなどの確率・統計計算の基礎を復習した後、確率空間とその基本概念、離散確率分布、連続確率分布を中心に学習し、それらの意味を説明でき、具体的に各種確率の計算を行うことができることを到達目標とする。さらに応用分野として、意思決定のためのベイズ推論を行うことができることも目指す。

授業形態 Class style

全般を通じて、多くの計算問題を扱い、それらの計算問題を実際に自力で処理できることを目指すが、同時に、「なぜその計算を行うのか？」、「その計算の意味は？」を確認しながら進めていく。そのため、各単元の内容と問題の解説を踏まえて、受講者は練習問題を数問解いて提出する課題も多く取り入れる。課題は全てMoodle上で提出するという形をとる。

使用言語 Language(s)

日本語のみ Japanese only

アクティブ・ラーニングActive Learning 

内容・スケジュール Contents, schedule

確率の基礎
1.ガイダンス、確率論のパラドックス
2. 集合
3. 場合の数
4. 順列、組み合わせ
5. 標本空間、確率
6. 条件付確率

確率分布
7. 離散確率分布
6. 連続確率分布
7. モーメント母関数

基本的な1次元確率分布
9. 二項分布、ポアソン分布
10. 一様分布、指数分布
11. 正規分布

多次元確率分布
12.同時確率分布
13. 確率変数の独立
14. 正規分布に関連した分布（カイ2乗分布、t分布、F分布）

まとめ
15.まとめ

準備学習・事後学習 Preparation, review

<準備学習>教科書の解説に目を通しておくこと。
<事後学習>講義で扱われた問題と練習問題を復習し、課題に取り組むこと。

準備学習・事後学習の時間

準備学習１時間　事後学習３時間（２単位科目）

学外授業 Outside activities

予定はない

成績評価の方法と基準 Evaluation&criteria

筆記試験は実施しない．
平常評価（100％）: 毎回の講義の中で提示する練習問題を解いて課題としてMoodle上で提出する。基礎的問題、応用問題を、自分自身で計算し処理できること、また、計算のための理論について、概念的に解説できることを確認する。

定期試験期間中の試験実施方法 Exam period

定期試験期間中には筆記試験を実施しない。No exams are required during the exam period.

課題（試験やレポート等）に対するﾌｨｰﾄﾞﾊﾞｯｸの方法

解答例をMoodleに提示する。

テキスト Textbooks

石村園子・畑宏明 著「すぐわかる確率・統計」（東京図書）
ISBN978-4-489-02419-1

参考図書 References

高校で使用した教科書

リンク Link

関連する科目、履修者への要望など Requests, etc

SDGsとの関連 Related SDGs

質の高い教育をみんなに Quality education

担当教員への連絡方法

メール（nakamura.yasuyuki.f1@f.mail.nagoya-u.ac.jp）で連絡してください。