差分

このページの2つのバージョン間の差分を表示します。

この比較画面へのリンク

両方とも前のリビジョン前のリビジョン
次のリビジョン		前のリビジョン
prob:2014 [2014/07/24 19:35] – wataluprob:2014 [2014/08/11 13:53] (現在) – [お知らせ] watalu
行 8: 行 8:
     * 病欠、忌引き、介護実習が補講等調整期間にある方は、8月11日(月)午後6時から追試を行います。(場所未定)     * 病欠、忌引き、介護実習が補講等調整期間にある方は、8月11日(月)午後6時から追試を行います。(場所未定)
     * 技術英語の試験と重なった方は恐縮ですが、必修の期末試験が重なったため別時間(4限)での受験が可能でしょうか、と技術英語の先生にご相談ください。     * 技術英語の試験と重なった方は恐縮ですが、必修の期末試験が重なったため別時間(4限)での受験が可能でしょうか、と技術英語の先生にご相談ください。
 +  * 8月11日(月)の追加試験は西5号館の6階にある602室で行います。6時にエレベータ前にいてください。こちらは受験者は2名と把握しています。
 ==== 記録 ==== ==== 記録 ====
  
行 64: 行 64:
  
 確率分布ノート 確率分布ノート
-  * {{:prob:prob-b-note_bernoulli-trial-families_20140626-v1r1.pdf|ベルヌーイ試行とその仲間たち}} (6/26改訂) +  * {{:prob:prob-b-note_bernoulli-trial-families_20140626-v1r1.pdf|ベルヌーイ試行とその仲間たちについてのノート}} (6/26改訂) 
-  * {{:prob:prob-b-note_poisson_20140619-v1r0.pdf|ポアソン分布}}+  * {{:prob:prob-b-note_poisson_20140619-v1r0.pdf|ポアソン分布に関するノート}}
  
 === 2014.06.26 === === 2014.06.26 ===
  
-  * {{:prob:prob-c-note_poisson-arrival-process_20140626-v1r0.pdf|ポアソン到着：ポアソン分布と指数分布}}+  * {{:prob:prob-c-note_poisson-arrival-process_20140626-v1r0.pdf|ポアソン到着：ポアソン分布と指数分布に関するノート}}
  
 === 2014.07.03 === === 2014.07.03 ===
  
-  * {{:prob:prob-d-note_exponential-gamma_20140703-v0r0-2.pdf|指数分布とガンマ分布}}+  * {{:prob:prob-d-note_exponential-gamma_20140703-v0r0-2.pdf|指数分布とガンマ分布に関するノート}}
  
 === 2014.07.10 === === 2014.07.10 ===
行 108: 行 108:
 幾つかの不等式、大数の法則、中心極限定理、その他。 幾つかの不等式、大数の法則、中心極限定理、その他。
  
-  * {{:prob:prob-e-note_normal_20140724-v1r0.pdf|正規分布}}({{:prob:prob-e-note_normal_20140710-v0r0-4.pdf|古い版}})+  * {{:prob:prob-e-note_normal_20140724-v1r0.pdf|正規分布についてのノート(改訂版)}}
   * {{:prob:prob-g-note_inequalities-and-limit-theorems_20140724-v1r2.pdf|分布の紹介、不等式、極限定理}}({{:prob:prob-g-note_inequalities-and-limit-theorems_20140724-v1r1.pdf|古い版}})   * {{:prob:prob-g-note_inequalities-and-limit-theorems_20140724-v1r2.pdf|分布の紹介、不等式、極限定理}}({{:prob:prob-g-note_inequalities-and-limit-theorems_20140724-v1r1.pdf|古い版}})
 +
 +初等的な確率論は、次の4つの項目で構成されます。
 +
 +  * 確率計算(確率変数や確率分布に関わる種々の計算)：１次元の離散分布と連続分布の累積分布関数、２次元以上の確率分布の同時分布、周辺分布、条件付き分布、ベイズの定理、変換の分布、和の分布、など。
 +  * 確率モデル論(様々な確率現象を記述するモデルの紹介と取扱い)；全部の分布は紹介できないので、指数型分布族が中心になります。
 +  * 近似理論(確率分布の部分的な情報からできる確率計算)：各種不等式
 +  * 漸近理論(確率変数がとても増えるとの想定で極限を取るときに成り立つ理論)：大数の法則と中心極限定理
 +
 +これらの中の、少なくとも確率計算と基本的なモデルの扱いを習得してもらうこと、そしてできれば近似理論や漸近理論について触れた経験を覚えていただくのが、良いのかな、と思っています。でも今年度は、確率計算に多くの時間を割いたので、去年までと比べて、だいぶバランスが崩れました・・・。
 +
 +多くの科目への流れを作るために、下記の項目への言及は避けています。
 +
 +  * 統計学で必要となる確率モデル論：特に正規分布の検定や信頼区間の構成に必要な分布
 +  * 特定の分野に特化した確率モデル論：特定の分野でのみ用いられる確率分布
 +  * 数値積分：乱数の生成法、(マルコフ連鎖)モンテカルロ
 +  * より高度な確率モデル論：確率過程、多変量確率過程、マルコフ過程、待ち行列など
 +  * より高度な近似理論
 +  * より高度な漸近理論
  
 === 2014.08.01 === === 2014.08.01 ===