科目番号
教室
登録人数
履修登録方法
対面/遠隔
ESCI13010
[木1]地創棟503
抽選対象
対面授業
開講年度
期間
曜日時限
開講学部等
2023
前学期
木1
理工学研究科工学専攻
講義コード
科目名[英文名]
単位数
R10094001
確率モデル特論
2
担当教員[ローマ字表記]
岡﨑 威生
授業の形態
講義、演習又は実験
アクティブラーニング
学生が議論する、学生が自身の考えを発表する、学生が文献や資料を調べる
授業内容と方法
COVID-19対策を講じた上で、対面により実施する。
現象表現のための数理モデルの概念を説明し、社会現象・自然現象・実験等における実例を紹介する。また、モデル化後の解析手法・予測手法についても講義する。受講生をグループに分け、テーマ選出・モデル化・解析・予測の実践をグループディスカッションを交えて行う。
URGCC学習教育目標
達成目標
数理モデルの基本概念を理解し、モデル化と解析を行えるようになる。【情報工学分野の応用力、課題解決のための応用力】
評価基準と評価方法
具体的な事象を数理モデルで表現し、適切なアルゴリズムにより解析する。
個人課題提出2回（70%）とグループ課題提出1回（30%）により評価する。
履修条件
授業計画
１．イントロダクション、数学的準備
２．ベイズの定理
３．数理モデリング
４．モンティホール課題発表と討論
５．モンティホール問題拡張（グループワーク）
６．前半グループ課題発表と討論
７．後半グループ課題発表と討論
８．電車問題
９．ユーロ硬貨問題
１０．問題設定の手順（仮説とデータセット）
１１．前半学生の問題設定発表と討論
１２．後半学生の問題設定発表と討論
１３．前半学生の問題解決発表と討論
１４．後半学生の問題解決発表と討論
１５．数理モデリング総括
2021/4/15
Introduction
2021/4/22
Bayes Theorem
2021/4/30
Modeling, Monty Hole Problem
2021/5/6
Presentation of Report1
2021/5/13
Presentation of Report1
2021/5/20
Expanding Monty Hole Problem (Group work)
2021/5/27
Presentation of Report2
2021/6/3
Locomotive Problem
2021/6/10
Advanced Dice Problem
2021/6/17
Euro Coin Problem
2021/6/24
Explanation of Problem setting (Hypothesis, Data set)
2021/7/1
Presentation of Problem setting
2021/7/8
Presentation of Problem setting
2021/7/15
Presentation of Applied result
2021/7/29
Presentation of Applied result
Conclusion
事前学習
教科書の該当箇所を読んでおくこと
事後学習
割り当てられた課題を解決し、発表の準備をすること
教科書にかかわる情報
教科書
書名
Think Bayes
ISBN
9781449370787
備考
著者名
Allen B. Downey
出版社
O'REILLY
出版年
2013
NCID
教科書全体備考
参考書にかかわる情報
参考書全体備考
使用言語
英語
メッセージ
オフィスアワー
月曜日1限
メールアドレス
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