【授業の目的】
データサイエンス的な物の見方を身につけるため，その基礎をなす確率の概念や計算技術について学ぶ．
【授業の到達目標】
授業の到達目標は次の通りである．
1) 確率，確率変数，確率分布といった確率論の基本的な概念を理解し，説明することができる。
2) 確率，期待値，分散などの基本的な量を正しく計算することができる．
3) 共分散，相関を用いて2変量の関係を考察することができる．
【授業概要（キーワード）】
確率，確率変数，確率分布，期待値，分散，独立性，共分散，相関
【科目の位置付け】
データサイエンスにおける専門領域の学修がスムーズにおこなわれるよう，数学的な基盤を固めるための科目である．
【授業計画】
・授業の方法
板書をしながら解説する．また，適宜，演習時間を設ける．
・日程
第１回：標本空間，事象，確率
第２回：条件付き確率，乗法定理，事象の独立性
第３回：ベイズの定理
第４回：離散確率変数と確率分布
第５回：離散確率変数の期待値と分散（１）
第６回：離散確率変数の期待値と分散（２）
第７回：主な離散分布（二項分布，ポアソン分布など）
第８回：中間試験とその解説
第９回：連続確率変数と確率分布
第１０回：連続確率変数の期待値と分散
第１１回：主な連続分布（指数分布，正規分布など）
第１２回：２次元確率分布，確率変数の独立性
第１３回：共分散，相関
第１４回：中心極限定理
第１５回：期末試験とその解説
【学習の方法】
・受講のあり方
単なる暗記で済ませずに，意味を理解するように努めること．
・授業時間外学習へのアドバイス
高校で学んだ確率の知識を復習しておくこと．講義中に扱うトピックは基本的なことなので，十分に理解できるように，分かるまで何度でも繰り返し学習すること．
【成績の評価】
・基準
確率の基礎的な知識および計算技術の習得度．
・方法
筆記試験をおこなう．
【テキスト・参考書】
特になし．
【その他】
・学生へのメッセージ
統計学など，データサイエンスを習得する上での基礎を学ぶ科目です．データサイエンスに興味のある学生は，本講義の内容をきちんと消化しましょう．
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