確率統計分野の数学的な基礎について学ぶ。統計データを適切に処理し、得られた結果を正確に理解し、解釈するために必要な知識を身につける。本講義では、前半はデータの整理と記述方法から始め、統計学の基礎となる確率の基本事項を解説する。後半は、統計的推測につながる確率変数や確率分布について学習する。

1. 統計データの整理・記述方法（ヒストグラムや代表値など）を理解する。
2. 基本的な確率の計算ができる。
3. 確率変数、確率分布、期待値などの基礎的な概念を理解し、説明できる。
4. 典型的な分布についての確率の計算ができる。

1. 統計学とは
2. データの整理と記述１（度数分布表）
3. データの整理と記述２（代表値、散布度）
4. 相関関係
5. 事象と確率
6. 確率の公理
7. 条件付き確率と独立性
8. ベイズの定理
9. 確率変数と確率分布（離散型、連続型）
10. 確率変数の平均と分散
11. 離散型確率変数（２項分布、ポアソン分布）
12. 連続型確率変数（一様分布、指数分布、正規分布）
13. 正規分布１（対称性、変曲点）
14. 正規分布２（標準正規分布、標準化）
15. まとめ
16. 試験
【学生がより深く学ぶための工夫】
毎回、授業内容に関連する演習問題に取り組んでもらう。

復習すること。教科書の例題や演習問題を解くとよい。

未定

適時紹介する。

期末試験80%、平常点（各時間毎の演習等）20%

なし

なし