【授業の目的】
データサイエンスやAI技術の基盤となる，確率論・統計学の基本的な考え方について，理解を深めることを目的とします．
【授業の到達目標】
（１）さまざまな事象の確率を求めることができる．【技能】
（２）さまざまな確率分布の確率・期待値・分散を求めることができる．【技能】
（３）正規母集団の母数について，区間推定ができる．【技能】
（４）正規母集団の母数について，統計的仮説検定ができる．【技能】
【授業概要（キーワード）】
確率論，統計学，データサイエンス，確率，期待値，分散，区間推定，統計的仮説検定
【科目の位置付け】
この科目は，機械システム工学科の学習・教育到達目標(A)に対応します．
【SDGs（持続可能な開発目標）】
09.産業と技術革新の基盤をつくろう
【授業計画】
・授業の方法
（１）テキストの解説と補足を中心とした講義を行います．
（２）授業時間外の学習を評価するために，WebClassを利用した「復習テスト」を実施します．
・日程
第1回目 オリエンテーション，集合と場合の数
第2回目 順列と組合せ，2項定理
第3回目 確率の定義，確率の性質，条件付き確率，ベイズの定理
第4回目 確率変数と確率分布，確率変数の平均と分散
第5回目 2次元確率分布，共分散と相関係数
第6回目 2項分布，ポアソン分布
第7回目 前半の補足とまとめ
第8回目 中間試験と解説
第9回目 正規分布
第10回目 母集団と標本，統計量の分布，中心極限定理
第11回目 カイ2乗分布，F分布，t分布
第12回目 区間推定
第13回目 統計的仮説検定
第14回目 後半の補足とまとめ
第15回目 期末試験と解説
【学習の方法・準備学修に必要な学修時間の目安】
・受講のあり方
教員の説明をよく聞き，重要箇所はノートを取るなどして，授業中に内容を理解するように努めてください．
・授業時間外学習（予習・復習）のアドバイス
本授業科目では，以下の課題等を課します．単位制度の実質化のため，授業外における以下の予習・復習等の自主的な学修に取り組んでください．
（１）準備学修に必要な学修時間の目安：2時間／週
（２）予習：次回の授業内容の概要を把握するため，テキストの該当部分を読んでおいてください．
（３）各回の授業後，WebClass上の復習テストを課します．実行期限に遅れないように注意してください．
（４）復習テストは，必ずノートの上で解いてからWebClassに入力してください．後日公開される正解と照合して間違った場合は解き直すなどのリフレクションが重要となります．
【成績の評価】
・基準
（１）さまざまな事象の確率を，正しく求められることが合格の基準です．
（２）さまざまな離散型確率分布と連続型確率分布について，確率・期待値・分散を正しく求められることが合格の基準です．
（３）正規母集団の母数について，信頼区間を正しく求められることが合格の基準です．
（４）正規母集団の母数についての統計的仮説検定が正しくできることが合格の基準です．
・方法
復習テスト20点，中間試験40点，期末試験40点の計100点で評価します．60点以上を合格としますが，中間・期末の両試験を受けていることが条件となります．
【テキスト・参考書】
この授業では，WebClassで配布する自作のテキストを使用します．
【その他】
・学生へのメッセージ
（１）疑問点は一人で抱え込まずに遠慮なく質問してください．
（２）教員からの連絡はWebClassを利用します．重要な連絡がないか常にチェックしてください．
・オフィス・アワー
授業時間外に学生の質問に答える「オフィス・アワー」を，7-204号室（7号館2階）において，月曜日の16:00～17:00の間に設けます．会議や出張等で不在にすることもあるため，確実に面談したい場合はWebClassのメッセージ機能を使って事前に予約をお願いします．
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