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Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
１．目的：この授業では，土木工学における確率的現象の分析の基礎となる確率論と統計学に関する講義を行う．
２．概要：確率的現象を数学的にモデル化し確率変数の性質を解明する確率論，確率論の応用で時間と共に変化する確率変数の挙動を分析する確率過程，ならびに，確率変数の実現値の観測を通して確率的現象が従うモデルの構造を推定する統計的推論・回帰分析について扱う．
３．達成目標：土木工学で必要とされる確率的モデリングと統計解析の基礎を習得し，それを土木工学におけるさまざまな問題の解析やデータ処理に応用できる能力を培う．
Google Classroomを利用（クラスコード：hfws73r）
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
1 Purpose: This lecture is to study the probability theory and statistics which are required for the fundamental analyses of probabilistic phenomena that are often encountered in civil engineering.
2 Abstract: In this lecture, we first deal with the probability theory to make mathematical model for probabilistic phenomena and to clarify the property of probabilistic variables. Next, we study the stochastic process to analyze the behavior of probabilistic variables changing over time. Finally, we study the statistical inference and regression analysis to estimate the structure of mathematical models through the observation of realized values of probabilistic variables.
3 Goal: The goal of this lecture is to learn the fundamental techniques of probabilistic modelling and statistical analyses, and to cultivate the skills of analyses and data processing in civil engineering.
The lecture utilizes Google Classroom (hfws73r).
このコースは基礎計量経済学に焦点を当て、高度な計量経済学のコースへの準備となります。初回の数回の授業では、基礎計量経済モデルを学習するための基礎的な確率論と統計学を扱います。その後の授業では、断面データに重点を置きながら、基礎的な回帰モデルの推定と推論を含む内容が予定されています。簡単なRプログラムが使用および指導されます。This course focus on elementary econometrics and is the preparation of subsequent advanced econometrics courses.The first few classes will cover the elementary probability and statistics theory for studying elementary econometric models. The rest of classes will include estimation and inference of elementary regression models, with an emphasis on cross-sectional data. Simple R programs will be used and taught.
このコースは基礎計量経済学に焦点を当て、高度な計量経済学のコースへの準備となります。初回の数回の授業では、基礎計量経済モデルを学習するための基礎的な確率論と統計学を扱います。その後の授業では、断面データに重点を置きながら、基礎的な回帰モデルの推定と推論を含む内容が予定されています。簡単なRプログラムが使用および指導されます。This course focus on elementary econometrics and is the preparation of subsequent advanced econometrics courses.The first few classes will cover the elementary probability and statistics theory for studying elementary econometric models. The rest of classes will include estimation and inference of elementary regression models, with an emphasis on cross-sectional data. Simple R programs will be used and taught.
当該年度のGoogle Classroomのクラスコードは情報科学研究科Webpage
https://www.is.tohoku.ac.jp/jp/forstudents/syllabus.html
にて確認すること．
制御・信号処理等の工学の諸分野あるいは情報科学の応用を意識しつつ，確率論・統計学および確率過程を基礎とする確率的情報処理の十分な理解を与える．特にベイズ統計にもとづく予測・推論のモデル化，情報統計力学の導入によるアルゴリズム化について画像処理，パターン認識，確率推論などを例として講義する．
また，確率的情報処理によるデータに内在するゆらぎの取り扱いにも触れ，さらに量子確率場をもちいた情報処理，複雑ネットワーク科学の最近の展開についても概説する．
本講義はGoogle ClassroomからのGoogle Meetsからのリアルタイムオンライン授業として行う．
受講希望者はGoogle Classroomのクラスコードを情報科学研究科Webpage
https://www.is.tohoku.ac.jp/jp/forstudents/syllabus.html
にて各自事前に確認すること。
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について概観する。またこれらの内容の理解に必要となる数学的話題（広義積分、行列など）についても適宜扱う.
Probability and statistics provide the mathematical foundation of data analysis in various fields. This course will start with random variables, expected values, variances and other fundamental concepts in probability and introduce probability distributions used in statistics. Then the course will provide the outline of point and interval estimations of population parameters and of testing hypothesis as an introduction to statistical inference. Moreover, relevant mathematical topics will be also treated accordingly.
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。
Probability and statistics provide the mathematical foundation of data analysis in various fields. This course will start with random variables, expected values, variances and other fundamental concepts in probability and introduce probability distributions used in statistics. Then the course will provide methods of point and interval estimations of population parameters and of testing hypothesis as an introduction to statistical inference.
データ科学・AIの核となる統計数理モデルは，不確実性を有するデータから有効に情報を抽出し，様々な分野で問題解決に用いられる. 本授業科目の目的は，主に予測と関連性の説明を目的とした統計数理モデルについて，理論と実践の両面から学び，理解することにある．
Modeling in Statistical Mathematics, which is the core of data science and AI, is used to extract effective information from data with variation and to solve problems in various fields. The purpose of this course is to learn and understand several modeling in statistical mathematics from both theoretical and practical techniques for applying models to data.
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について概観する。また、Pythonによる初歩的なプログラミングを体験する。
Probability and statistics provide the mathematical foundation of data analysis in various fields. This course will start with random variables, expected values, variances and other fundamental concepts in probability and introduce probability distributions used in statistics. Then the course will provide the outline of point and interval estimations of population parameters and of testing hypothesis as an introduction to statistical inference. This course includes rudimentary programming by Python.
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、統計的推測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について概観する。また、Rによる初歩的な演習を体験する。
Probability and statistics provide the mathematical foundation of data analysis in various fields. This course will start with random variables, expected values, variances and other fundamental concepts in probability and introduce probability distributions used in statistics. Then the course will provide the outline of point and interval estimations of population parameters and of testing hypothesis as an introduction to statistical inferences. This course includes rudimentary exercises using R.
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、母数の区間推定の方法、仮説検定の基本的な形式を学ぶ。
Probability and statistics provide the mathematical foundation of data analysis in various fields. This course will start with random variables, expected values, variances and other fundamental concepts in probability and introduce probability distributions used in statistics. Then the course will provide methods of interval estimations of population parameters and of testing hypothesis as an introduction to statistical inference.