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

確率論基礎
講義名

確率論基礎
クラス

T
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

秋学期
曜日・時限

水４
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

確率の考え方の理解

概要 Synopsis

確率は数学の中でも比較的新しい分野であるといえる．
確率論入門で得た離散型確率変数に対する確率の知識を復習しながら，
連続型確率変数に対する確率の考え方を理解し
「大数の法則」や「中心極限定理」などの基本概念を把握することを目標とする．

授業の進度・内容は受講生の理解に合わせ適宜見直すことがある．

到達目標 Aim

不確実な事象や確率の意味を理解し，基本的な確率計算ができるようになる

授業形態 Class style

講義形式

使用言語 Language(s)

日本語と外国語 Japanese and foreign language(s)

アクティブ・ラーニングActive Learning 

ＰＢＬ（課題解決型学習） Project-based learning

実習、フィールドワーク Applied practice , Fieldwork

内容・スケジュール Contents, schedule

１．イントロダクション
２．離散型確率変数に対する確率の復習１
３．離散型確率変数に対する確率の復習２
４．離散型確率変数に対する確率の復習３
５．積分
６．積分と確率
７．確率密度関数
８．累積分布関数
９．期待値と分散
１０．モーメント母関数
１１．正規分布
１２．2変数以上の確率分布
１３．大数の法則と中心極限定理
１４．確認問題
１５．確率論から統計学へ

準備学習・事後学習 Preparation, review

【準備学習】前回までの講義内容に不安があれば，各自で適宜補うこと．
【事後学習】安易に納得せず，講義内容が理解できるまでしっかり考えること．

準備学習・事後学習の時間

準備学習２時間　事後学習２時間（２単位科目）

学外授業 Outside activities

なし

成績評価の方法と基準 Evaluation&criteria

小テストとレポートによる平常評価（100%）とする．
小テストとレポートでは講義の内容の理解度，特に，論理的思考を数式で表現できるかどうかを問う．

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

解答例と総評を公表する．

テキスト Textbooks

配付プリントと解説スライド

参考図書 References

参考図書は講義内で紹介していく．

リンク Link

関連する科目、履修者への要望など Requests, etc

【関連する科目】数理科学入門／基礎，確率論入門，統計学入門／基礎
【履修者への要望】「確率論入門」の知識を仮定する．
本講義では「考える」ことを要求する．
わかったふりをしないで，しっかり最後まで考えること．
情報共有のため質問は講義時間後ではなく講義時間内にすること．
講義時間以外で生じた質問はムードルの掲示板で随時受け付ける（メールでの質問は原則禁止とする）．

SDGsとの関連 Related SDGs

産業と技術革新の基盤をつくろう Industry, innovation, infrastructure

担当教員への連絡方法

原則moodle内の掲示板を利用すること．
プライベートな内容はmoodle内に掲載してあるメールアドレスを参照の上，メールで送ること．