授業科目名 年度 学期 開講曜日・時限 学部・研究科 全担当教員 単位数
30348:[2025 秋セメスター]数学D(MB) 2025 秋セメスター 水2 生命科学部 原瀬 晋 2

キャンパス

BKC

授業施設

フォレストハウス３０３号教室

授業で利用する言語

日本語

授業の概要と方法

確率と統計について、その基本的知識と応用を学ぶ。授業スケジュールの前半は確率論に相当し、高校の確率の復習から始めて確率分布に関する基本事項の理解と計算方法の習得を目指す。後半ではその応用として推測統計学の基礎を講義する。

※授業形態（対面授業・遠隔授業）に関しては「授業実施形態」の欄で内容を確認して下さい。

受講生の到達目標

確率論の基礎を学び、統計の考え方の基本を知ること。
さらに、その知識を易しい応用に結びつけることができるようになること。

事前に履修しておくことが望まれる科目

春学期の「数学A」「数学C」（微分積分学と線形代数学の基礎）に習熟していることが望ましい。また、「数学B」「数学演習B」を併行して履修することを強く推奨する。なお、「数学演習B」の授業は本科目を併行して受講していることを前提として進行する。

授業スケジュール

授業回数/
担当教員（複数担当の場合） 		テーマ
キーワード・文献・補足事項等
1-2

確率

【キーワード】確率の定義と性質、反復試行の確率、条件付き確率、事象の独立

3-7

確率分布

【キーワード】確率変数と確率分布、確率変数の平均と分散、二項分布とポアソン分布、正規分布、確率変数の和や積の平均と分散

8-9

データの処理

【キーワード】１次元のデータ、多次元のデータ

10-11

標本分布

【キーワード】統計量と標本分布、いろいろな分布

12-14

統計的推測

【キーワード】点推定、区間推定、仮説の検定
【＋R 授業】本科目は+R 授業対象科目。第14回に+R 授業を実施。詳細はmanaba+R を参照

※授業の進捗等の状況によっては、以下の内容なども授業の中で扱う。

ベイズの定理、重回帰分析、母平均の差の検定、適合度の検定、独立性の検定

授業実施形態

全14回を対面授業にて実施します。
ただし、災害等により対面授業実施が困難と判断した場合にメディア授業を実施する場合があります。

授業外学習の指示

予習・復習をして授業に臨んで下さい。分からない所は放置せず、担当教員に質問したり、数学学修相談会を活用して、解決を目指して下さい。授業時間や受講生の学修を考慮して、授業では基礎的な範囲を中心に扱う予定です。授業内で扱わなかった範囲はテキストを読むなど、発展的な学修に向けて自発的に取り組むようにして下さい。
※授業で出題する提出課題に関しては、授業の中で案内します。

成績評価方法

種別 割合(%) 評価基準等
定期試験（筆記） 80

講義の内容から試験を実施する。
レポート試験
（統一締切日を締切とするレポート）		 0

上記以外の試験・レポート、平常点評価
（日常的な授業における取組状況の評価）		 20

日常的な授業における取り組み状況を評価する。

成績評価方法(備考)

受講および研究に関するアドバイス

教科書

書名 著者 出版社 ISBNコード 備考
確率統計(第2版) 上野 健爾 (監修)工学系数学教材研究会 (編) 森北出版 978-4-627-05752-4 工学系数学テキストシリーズ

教科書(使用頻度、その他補足)

毎回の授業は、教科書に沿って進める。教科書を手元に持っての受講を前提とする。

参考書

参考書(使用頻度、その他補足)

参考になるwwwページ

数学学修相談会 https://rms2005.org/

授業内外における学生・教員間のコミュニケーションの方法

manaba+R,学生との直接対話

備考

【科目ナンバリング・カリキュラムマップはこちらから/Click here to see the Curriculum-Map and Course-Numbering】
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/