さまざまな分野で必要とされるデータ解析の数理的基礎を担うのが確率と統計である。 この講義では、確率変数とその期待値・分散などの確率の基礎概念から始めて、 統計学に必要な確率分布について学ぶ。次いで、統計的推論の考え方を理解して、 母数の点推定・区間推定の方法、仮説検定の基本的な形式を学ぶ。
序論 (9:59)
Lecture 1 1変量データの整理 (17:49)
Lecture 2 2変量データの整理(1) (16:13)
Lecture 2 2変量データの整理(2) (8:14)
Lecture 2 2変量データの整理(3) (5:54)
Lecture 3 確率の基本 (1) (16:53)
Lecture 3 確率の基本 (2) (13:34)
Lecture 4 離散型確率分布 (1) (22:49)
Lecture 4 離散型確率分布 (2) (10:15)
Lecture 5 連続型確率分布 (1) (15:23)
Lecture 5 連続型確率分布 (2) (17:38)
Lecture 6 標本抽出と正規分布 (1) (23:29)
Lecture 6 標本抽出と正規分布 (2) (24:15)
Lecture 7 点推定 (1) (15:01)
Lecture 7 点推定 (2) (10:17)
Lecture 8 区間推定 (1) (14:57)
Lecture 8 区間推定 (2) (18:01)
Lecture 9 母平均の検定 (1) (25:30)
Lecture 9 母平均の検定 (2) (11:36)
Lecture 9 母平均の検定 (3) (11:06)
Lecture 10 母集団の比較 (1) (12:38)
Lecture 10 母集団の比較 (2) (12:37)
Lecture 11 カイ2乗検定 (1) (8:54)
Lecture 11 カイ2乗検定 (2) (15:54)
数学概論Dと数理統計学概要の内容は共通です。
数学を読み書きするための基本的な言葉が集合と写像であり、 その体系を支えているのが論理である。この講義では、集合と写像の基礎概念から始めて、無限集合・集合の濃度・順序集合の 順序数について学ぶ。その上で、集合論に基づいた数の構成を扱う。
さまざまな分野で必要とされるデータ解析の数理的基礎を担うのが確率と統計である。 この講義では、確率変数とその期待値・分散などの確率の基礎概念から始めて、 統計学に必要な確率分布について学ぶ。次いで、統計的推論の考え方を理解して、 母数の点推定・区間推定の方法、仮説検定の基本的な形式を学ぶ。
数学概論Dと数理統計学概要の内容と基本的には共通ですが、数理的な部分がやや高度になっています。
試供品:講義ビデオ(ごく一部)の試験配信を始めます。あくまで参考までに。好評なら検討します。
第6章 仮説検定 (720x420 s)
HW 14-15 (1280X720 m)
主に工学部1年生向に開講した解析学A(2002--2004(平成14-16)年度前期) で出題した問題(レポート問題・小テスト・期末試験など, 単なる計算問題ではない)に解説を加えて編集したもの(全70題)。 便宜上、6章に分けてあるが、問題によっては(1変数)微分積分の広い知識を必要とする。
工学部2年生向に開講した応用数学B (2008~2012(平成20~24)年度後期)で出題した問題(レポート問題・小テスト・期末試験など)に解説を加えて編集したもの(全72題)