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確率[DS1]
| 担当者名 | 堺 正太朗 |
|---|---|
| 単位 | 2 |
| 年度・学期 | 2025 春 |
| 曜日時限 | 月1 |
| キャンパス | 湘南藤沢 |
| 授業実施形態 | 対面授業（主として対面授業） |
| 登録番号 | 41908 |
| 設置学部・研究科 | 総合政策・環境情報学部 |
| 学年 | 1, 2, 3, 4 |
| 分野 | 基盤科目データサイエンス科目データサイエンス１ |
| 評語タイプ | ログインすると表示されます（要慶應ID）。 |
| 関連科目 | B3101 統計基礎/INTRODUCTION TO STATISTICS B3103 微分・積分/CALCULUS B3104 線形代数/LINEAT ALGEBRA |
| 開講場所 | SFC |
履修者制限の有無 選抜エントリーが必要な科目は、SOL-Aでエントリーしてください。 ※CNSアカウントを所持している、総合政策学部、環境情報学部、政策・メディア研究科、看護医療学部、及び、健康マネジメント研究科以外の学生はシステムでエントリーできません。 K-Supportニュースに掲載の案内を確認してください。 | ログインすると表示されます（要慶應ID）。 |
| 選抜方法 | ログインすると表示されます（要慶應ID）。 |
| 受け入れ予定人数 | ログインすると表示されます（要慶應ID）。 |
| 連絡先メールアドレス | ログインすると表示されます（要慶應ID）。 |
| 科目概要 | 統計科学、モデリング、シミュレーションを学び、多分野でのデータ分析や意思決定に活用できる数理的思考力を養う。 |
| K-Number | FPE-CO-03013-211-12 |
| 科目設置 | 学部・研究科 | FPE | 総合政策・環境情報学部 |
|---|---|---|---|
| 学科・専攻 | CO | ||
| 科目主番号 | レベル | 0 | 学部共通 |
| 大分類 | 3 | 基盤科目（総合講座、言語以外） | |
| 小分類 | 01 | データサイエンス科目 - データサイエンス１ | |
| 科目種別 | 3 | 選択科目 | |
| 科目補足 | 授業区分 | 2 | 講義 |
| 授業実施形態 | 1 | 対面授業（主として対面授業） | |
| 授業言語 | 1 | 日本語 | |
| 学問分野 | 12 | 解析学、応用数学およびその関連分野 | |
講義概要
確率の基礎事項に関して講義する。本講義ではまず、集合論、数学的論理、組合せ論の基本を学び、それを基に確率論を発展させていきます。確率の概念を紹介した後、確率論の基本的なトピックを扱います。具体的には、条件付き確率、独立性、ベイズの定理、確率変数、確率分布、期待値、分散、中心極限定理などを学びます。
授業科目の内容・目的・方法・到達目標
本講義のテーマは、データサイエンスを中心に据えた確率の数学的理論です。確率は、実際、統計学、情報理論、計算機科学において基本的なツールとなっています。この講義では、高校数学を基盤に、確率に関するいくつかの重要なトピックを学びます。講義の目標は、ますます重要になっているこの分野に慣れ、将来的に学生が自分の専門分野で基本的な確率理論を自由に応用できるようになることです。
準備学修（予習・復習等）
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授業の計画
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成績評価方法
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テキスト（教科書）
特に指定しない。
参考書
講義資料をプリント配布、またはダウンロードできるようにする。
担当教員から履修者へのコメント
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