講義の進行 微分積分学 I 2021

2021 iwate-u 微分積分 進行

Table of Contents

1.  [関連ページ](#orgc40ef8f)
  1. 講義の進行-微分積分学I.2021
    1. 1回目 (2021.4.15)
    2. 2回目 (2021.4.22)
    3. 3回目 (2021.5.6)
    4. 4回目 5/13
      1. 講義内容
    5. 5回目 5/20 オンライン
    6. 6回目 5/27 オンライン
    7. 7回目 6/3 対面
    8. 8回目
  2. 以下の進行は，昨年度オンライン講義でおこなった講義の進行結果です。
    1. 9回目
      1. 先週のこと
      2. お知らせ
      3. 出席
      4. 去年の板書
      5. 講義内容
    2. 10回目
      1. 先週のこと
      2. お知らせ
      3. 出席
      4. 去年の板書
      5. 講義内容
    3. 11回目
      1. 先週のこと
      2. お知らせ
      3. 出席
      4. 去年の板書
      5. 講義内容
    4. 12回目
      1. 先週のこと
      2. お知らせ
      3. 出席
      4. 去年の板書
      5. 講義内容
    5. 13回目
      1. 先週のこと
      2. お知らせ
      3. 出席
      4. 去年の板書
      5. 講義内容

関連ページ

トップ 試験とレポート 講義の進行 講義アンケート

講義の進行-微分積分学I.2021

1回目 (2021.4.15)

  • 講義概要

  • 関数とは

  • 微分の目的

適宜修正していきます。とりあえず参考まで。

2回目 (2021.4.22)

板書 ー 02-2021-04-22 - Google ドライブ

  • 極限と無限小と無限大
  • 数列と級数

3回目 (2021.5.6)

  • 関数
  • 関数と極限
  • 連続関数
  • 微分係数
  • 1変数関数の変化を記述する
  • 入力変数の微小変化にたいする，関数の微少変化
  • 微小変化率 = (関数の微小変化)/(入力変数の微小変化)

  • (入力変数の微小変化) ー> 0 の極限 での 微小変化率が微分係数

    • 微小変化率 = (関数の微小変化)/(入力変数の微小変化)

  • 微分可能とは

    • 連続
    • なだらか

  • 導関数

  • 全微分

    • ( dy = f'(x) dx )

  • 全微分の先へ

    • ( d( dy ) = d( f'(x) dx ) ) ?

    • ( y = f(x) ) を拡張して，( g(y) = f(x) ) を考える。

      ( dy ) と ( dx ) の変化比率は？

4回目 5/13

講義内容

  1. 2章の続き

5回目 5/20 オンライン

  1. 2章の続き

  2. 3章

    • 指数関数と対数関数
    • 指数関数と対数関数の微分

6回目 5/27 オンライン

  1. 3章ー9節 三角関数の微分法

  2. 3章ー10節 対数微分法

7回目 6/3 対面

  1. 3章ー11節 逆三角関数の微分法

  2. 3章ー12節 (n)次導関数

8回目

以下の進行は，昨年度オンライン講義でおこなった講義の進行結果です。

9回目

先週のこと

お知らせ

出席

去年の板書

https://drive.google.com/drive/folders/1ZlRaMRcTRqtnPc2VFDQPnMvcRAyHUoc-?usp=sharing

講義内容

  1. 4章 微分法の応用

  2. 4章ー14節 平均値の定理

  3. 4章ー15節 不定形の極限値

  4. 8章 偏微分法

  5. 8章ー34節 2変数関数と極限

  6. 8章ー35節 連続関数

  7. 8章ー36節 偏導関数

10回目

先週のこと

お知らせ

出席

去年の板書

https://drive.google.com/drive/folders/1ZlRaMRcTRqtnPc2VFDQPnMvcRAyHUoc-?usp=sharing

講義内容

  1. 8章 偏微分法

    https://drive.google.com/drive/folders/1QFcobNBoWEKCbEsYqEJhNHwoNOxjJ1Vf?usp=sharing

  2. 8章ー36節 偏導関数

    https://drive.google.com/drive/folders/13yBi2OcwEAsrEEvpk5LlXtKeazU8yiNR?usp=sharing

11回目

先週のこと

お知らせ

出席

去年の板書

https://drive.google.com/drive/folders/1ZlRaMRcTRqtnPc2VFDQPnMvcRAyHUoc-?usp=sharing

講義内容

  1. 8章ー37節 高次偏導関数

    https://drive.google.com/drive/folders/1-9dMZ-Nu9C5yZiyVgV0Sqo8EeBzWFihh?usp=sharing

  2. 合成関数の微分法

    https://drive.google.com/drive/folders/1-9dMZ-Nu9C5yZiyVgV0Sqo8EeBzWFihh?usp=sharing

12回目

先週のこと

お知らせ

期末試験のことと4回目のレポートを出題しました。

出席

去年の板書

https://drive.google.com/drive/folders/1ZlRaMRcTRqtnPc2VFDQPnMvcRAyHUoc-?usp=sharing

講義内容

  1. 4章ー16節 テイラーの定理

    講義ノート - Google ドライブ

    • f(x) を

      • f(a) の値がわかっていて

      • a での n 階微分係数 f(n)(a), がわかっていて，

      • f(x)を，4則演算で計算できるのか？

        R[x]：実数と変数x の4則演算でできる式の集まり

    • f(x) = ∑ cn * (x-a)n と計算できるとすると cn はどう表わせるのか？

    • 収束するのか，誤差の程度は，。。。

  2. 数式処理システムによる計算

13回目

先週のこと

お知らせ

  • 期末試験のことを レポートや試験のこと 微分2020 - masayuki054's diary で確認してください。

  • 4回目のレポートを出題中です。

  • 1~3回目のレポートの提出状況 calc1-2020-reports - Google スプレッドシート で確認してください。

    • 1回目のレポートはメールで集めましたが，レポートの提出管理がう まくできていませんでした。すみません。

      もう一度，Webclass に提出してもらってもいいですか？

  • WebClass のレポートの提出には，期限を設けていないはずです。遅れ ても，必ず，提出してください。

  • レポート提出が遅れていて，提出の意志がある人は， メールで連絡してくれるか，アンケートに記入してください。

出席

去年の板書

https://drive.google.com/drive/folders/1ZlRaMRcTRqtnPc2VFDQPnMvcRAyHUoc-?usp=sharing

講義内容

  1. 4章ー16節 テイラーの定理

    講義ノート - Google ドライブ

    • f(x) を

      • f(a) の値がわかっていて

      • a での n 階微分係数 f(n)(a), がわかっていて，

      • f(x)を，4則演算で計算できるのか？

        R[x]：実数と変数x の4則演算でできる式の集まり

    • f(x) = ∑ cn * (x-a)n と計算できるとすると cn はどう表わせるのか？

    • 収束するのか，誤差の程度は，。。。

  2. 数式処理システムによる計算

演習問題 確率統計 2021

2021 iwate-u 確率統計 演習

Table of Contents

  1. 演習問題
    1. 関連ページ
    2. 演習問題1
    3. 演習問題2 (ベイズの定理)

演習問題

関連ページ

演習問題1

これは、長畑(2009)『Rで学ぶ統計学』共立出版に基づく，中京大学の白井先 生の解説にあった問題です。

  • 演習問題1-1: ６面体のサイコロにおいて、インチキでないサイコロでは１の目がでる確 率が1/6であることを示しなさい。

    また、そのサイコロを２回振って最初の出目をx, 二回目の出目をy とし たとき、x+y=6となる確率を求めなさい。

  • 演習問題1-2: (Rプログラミング) 乱数を用いて、通常の６面体のサイコロにおいて、１の目がでる確率が1/6 となるかどうか、確かめてみよう。 サイコロを600回、6000回、60000回、 600000回ふったときに1の目がでる回数を乱数を用いてシミュレーションし、 それぞれで１の目がでる確率が1/6に近いかどうかを調べてみよう。

  • 演習問題1-3: 事象AとBに対し、次の式が成り立つことを示せ:

    ( P(B | A) = P(B) P(A|B) / P(A) )

  • 演習問題1-4: 形状も重さも同じである赤球と白玉がそれぞれ50個ずつある箱から目をつ ぶって一個取り出してそれが赤球である確率はいくらか。

    次に、赤球を10個だけ入れた箱を3箱、赤球10個と白球10個を入れた箱を1 箱、赤球10個と白球40個を入れた箱を1箱、合計5箱用意したとする。 そし て、まず目をつぶって箱を選び、そこから目をつぶって玉を一個取り出し、 それが赤球であった場合の確率を求めよ。

    そして、 先の操作での答と値が違うことを確認せよ。 最初の操作と次の 操作では共に赤球と白玉は50個ずつであったが、どうして2回の操作で確率 が異なるのか、説明せよ。

演習問題2 (ベイズの定理)

これは、長畑(2009)『Rで学ぶ統計学』共立出版に基づく，中京大学の白井 先生の解説にあった問題です。

  • 演習問題2-1: ある病気に罹患しているかどうか検査において、「（ある人が）陽性反応が出る」という事象をAとし、「（その人が）実際に罹患しえいる」という事象をEとする。 そして、確率が次のように与えられているとする: P(A|E)=0.56, P(A|￢E) = 0.04, P(E)=0.035 この時、検査で陽性反応である確率と、陽性反応が出た時に実際に病気を発病する確率をそれぞれ求めよ。

  • 演習問題2-2: とある適性検査で、（ある人が）適性と判定される事象をTとし、（その人が）実際に適性があるという事象をEとする。P(E)=0.60, P(T|E)=0.80, P(T|￢E)=0.040のとき、 ある人が適性と判定され、かつ実際に適性である事象の確率を求めよ。

  • 演習問題2-3: 三種類の物体(仮にA,B,C とする) の認識ができるカメラ機構を備えてい るロボットがある。 ロボットは、Aの物体を認識した場合には赤色のLEDを、 Bの物体を認識した場合は緑色のLED を、C の物体を認識したら青のLED を 点滅させる。 ただし、ロボットのカメラ機構は故障することがあり、故障 した場合もロボットは赤色のLEDを点滅させる。 そして故障する事前確率は p = 0.01 である。

    ここで3 種類の物体の中からN 個をランダムに選び、次々にロボットに提 示した。すると、すべてロボットは赤色のLED を点滅させた。N = 1の場合、 N=2の場合、… N=10の場合、それぞれの場合に対し、ロボットのカメラ機構 が壊れている確率を求めよ。

講義の進行 確率統計2021

2021 iwate-u 確率統計 進行

Table of Contents

  1. 講義の進み
    1. 確率と確率空間ー01 04/21
      1. 1.1 標本空間と事象
      2. 1.2 確率の定義
      3. 1.3 確率の性質
    2. 確率と確率空間ー02 04/28-
      1. 1.4 条件付確率
      2. 1.5 独立性
      3. 1.6 ベイズの定理
    3. 確率と確率空間ー03 05/6
      1. 1.7 例
    4. 確率変数と確率分布ー03 05/06~
      1. 2.1　確率変数と確率分布
    5. 確率変数と確率分布ー04 05/12
      1. 2.2 期待値と平均と分散
    6. Rによるやさしい統計学-05 5/19~ 3回 @端末室
      1. オンライン講義の録画
      2. 講義用のページ
      3. zoom 情報
    7. 確率変数と確率分布ー03 05/26~
      1. 2.9　確率変数と確率分布と確率空間
    8. いろいろな確率分布-06 5/26
      1. 3.1　離散型確率分布
      2. 3.2　連続型確率分布
    9. 以降は未定
      1. 3.4 確率分布の平均と分散
      2. 3.6　モーメント母関数
    10. 08回目
      1. 4回目のレポートの出題
      2. 確率変数と確率分布 (多次元)
    11. 09回目
      1. 4回目のレポートの出題中
      2. 今日のつぶやき
      3. 確率変数と確率分布 (多次元)
    12. 10回目
      1. おしらせ
      2. 講義内容
      3. 確率変数と確率分布 (多次元)
      4. いろいろな確率分布
    13. 11回目
      1. おしらせ
      2. 講義内容
      3. いろいろな確率分布
      4. 確率変数の変数変換
    14. 12回
      1. 確率変数の変数変換
    15. 13回目
      1. お知らせ
      2. 講義内容

講義の進み

確率と確率空間ー01 04/21

01-2021-04-21 - Google ドライブ

1.1 標本空間と事象

  • 確率における標本空間と事象に関する言葉の定義， その定義を，集合の言葉での解釈する
    • 標本空間: すべての根源事象の集合
    • 事象: 標本空間の部分集合

1.2 確率の定義

  • P(A)

  • 事象の生起確率 = |事象集合|/|全事象集合|， |集合| は集合の濃度。

1.3 確率の性質

  • 確率の公理
  • 排反な事象

確率と確率空間ー02 04/28-

  • レポート出題について

02-2021-04-28 - Google ドライブ

1.4 条件付確率

  • (P(B|A) = P(A) P(B \cup A))

1.5 独立性

  • $P(B) = P(B|A)$なら独立， 事象A と 事象B は無関係

1.6 ベイズの定理

  • (P(B_i|A) = \frac{P(A \cap B_i)}{P(A)})
    • (P(A\cap B_i) = P(B_i) P(A|B_i))
    • (P(A) = \Sigma_{1}^{n} P(B_i) P(A|B_i))

確率と確率空間ー03 05/6

1.7 例

  • くじをひく順番で当る確率が違うのか
  • システム全体の故障率

  • この検査は信頼できるのか

  • 1.8 確率空間 とばす，2.9 と一緒に

    事象と確率を考える，確率モデル。

    • 標本空間 (\Omega)
    • 事象の集合 A
    • 確率関数 P:A->R

確率変数と確率分布ー03 05/06~

2.1　確率変数と確率分布

  • 確率変数 (r.v.) X: random variable

    • 事象に対し，数値を与える，
    • 数値に出現は，確率関数または確率密度関数にしたがう

  • 確率関数 (p.f.) (f(n)): probability function

    • 離散的な事象の確率を与える関数

  • 確率密度関数 (p.d.f.) (f(x)): probability density function

    • 連続的な事象の出現確率を決定するための関数

    • (P(a< X \leq b) = \int_{a}^{b} f(x) dx)

  • (累積)分布関数 (c.d.f) (F(x)):: cummulative distribution function

    • (F(x) = P(X \leq x) = \int_{-\infty}^{x} f(t) dt)
    • (f(x) = \frac{d F(x)}{dx})

確率変数と確率分布ー04 05/12

2.2 期待値と平均と分散

確率密度関数を用いた統計値の計算について:

  • 平均値と期待値と線形変換
  • 分散と線形変換
  • 標準偏差

  • 標準化

  • g(X)の期待値: 試行における，確率変数による式 g(X) の平均値

  • 平均 == X の期待値 = E[X] = μ

  • 分散 == (X-E[X])2 = V[X] = E[x2]-E[X]2 = σ2

Rによるやさしい統計学-05 5/19~ 3回 @端末室

オンライン講義の録画

https://drive.google.com/drive/u/1/folders/1A-3JNkZlw_Lk9csWzvC4EfFYc4fk1hSP

講義用のページ

https://github.com/masayuki054/RforS

zoom 情報

確率変数と確率分布ー03 05/26~

2.9　確率変数と確率分布と確率空間

(Ω, A, P) の三つ組

いろいろな確率分布-06 5/26

  • とりあえずどんな確率分布があるかを知りましょう。
  • Rを学びつつ，各確率分布のグラフの描画や確率計算をやってみましょう

3.1　離散型確率分布

  • 一様分布
  • ベルヌーイ分布

  • 二項分布

    ( _nC_k pk (1-p)^{(n-k)} )

  • ポアソン分布

    ( \frac{\lambdak}{k!}e^{-\lambda} )

3.2　連続型確率分布

  • 一様分布

  • 指数分布

    ( P(X > x+y ) = P(X>x) \times P(X>y) )

  • 指数分布の分布関数

  • 3.2　連続型確率分布

以降は未定

3.4 確率分布の平均と分散

3.6　モーメント母関数

分布関数をユニークに特徴付ける表現

  • 母関数という考え方
    • N-次モーメントを係数にもつべき級数にクローズド形が存在すると，
    • それはクローズド形マクローリン展開と考えられる
    • N-次モーメントは，N-次微分によって得られる

08回目

4回目のレポートの出題

7/15〆切のレポートです。

http://masayuki054.hatenablog.com/entry/2020/05/20/133747

確率変数と確率分布 (多次元)

  1. 　2.3　多次元確率変数と同時確率分布と周辺確率分布

    • 多次元分布の記述の定義

  2. 　2.4　多次元確率変数の特性値

  3. 　2.5　確率変数の独立性

    • 変数毎の1変数関数の積になるということ
    • 独立なら無相関
    • 独立なら共分散は0

  4. 　2.6　確率変数の和の平均と分散

  5. 　2.7　確率変数の条件付確率分布

    • f(x,y)と x=x0 の曲線

  6. 　2.8　確率とモーメントに関連した不等式

    • Chebyshev

      • 平均との差がeとなる確率

      • 分散/e**2

    • Cauchy-Schwartz

      • 分散積>=共分散の積

    • Jensen

      • 下に凸な関数 h(x)
      • E[h(X)] >= h(E[X])

09回目

4回目のレポートの出題中

7/15〆切のレポートです。

http://masayuki054.hatenablog.com/entry/2020/05/20/133747

今日のつぶやき

  1. 成績

    • レポート，小テスト，期末試験の評価を総合的に評価

  2. レポートの期限

    • 出題後，2週間にしましょう。

  3. 講義が難しい？

    1. 微分や積分は，確率統計を語るための，言葉です。

      変化や蓄積を表すための，言葉です。

      微分や積分の概念を習得できていないと，説明が説明でなくなります。 微積分を復習して，きちんと概念を理解しておいてください。

      • dy = f'(x) dx
      • f(x) = intab f'(x) dx

    2. 今日から多次元分布が始まります。

      多次元を語る言葉は，

      • ベクトル
        • 多くの変数を同時に扱う
        • 多値を同時に扱う
      • 行列
        • ベクトルの線形変換を表わす (変数変換)
        • ベクトル間の関係を表す (相関)

      多次元分布を語る言葉は，

      • 一次元の確率分布
      • 多変数関数とその微積分

    3. 一次元から多次元への拡張

      一次元での話が理解できれば， 多次元の話は，一次元からの拡張方法に注目することです。

      同じこと(概念)は何で， 違うこと，付け加わること，が何か

確率変数と確率分布 (多次元)

  1. 　2.4　多次元確率変数の特性値

  2. 　2.5　確率変数の独立性

    • 変数毎の1変数関数の積になるということ
    • 独立なら無相関
    • 独立なら共分散は0

  3. 　2.6　確率変数の和の平均と分散

10回目

おしらせ

講義内容

  1. 去年の板書

    - いろいろな確率分布(多次元)

確率変数と確率分布 (多次元)

  1. 　2.7　確率変数の条件付確率分布

    • fx(x) のグラフ
    • fy(y) のグラフ
    • X と Y が独立なときの f(x, y) = fx(x)× fy(y) のグラフ
    • x=x0 の曲線 f(x0, y) X=x0 の条件

いろいろな確率分布

  1. 　3.3　多次元確率分布

  2. 　3.4　確率分布の平均と分散

11回目

おしらせ

講義内容

  1. 去年の板書

    - いろいろな確率分布(多次元)

いろいろな確率分布

  1. 　3.5　多次元正規分布の性質

確率変数の変数変換

  1. 　4.1　線形変換された確率変数の確率分布

    • 1変数 y = f(x) の変数変換
    • 2変数 の線形変換 \vec(z) = \matrix{A} \vec{x} による確率分布関数の 変換

12回

確率変数の変数変換

  1. 　4.1　線形変換された確率変数の確率分布

13回目

お知らせ

次週は，対面試験を実施します。

レポート・試験のこと 確率統計 2020 - masayuki054's diary を見てくだ さい。

講義内容

  1. 確率変数の変数変換

    1. 　4.1　線形変換された確率変数の確率分布

      • 確率分布の変数変換
        1. P(a<X<b) = P(g(a)<Y<g(b))
        2. Fx(a, b) = int(f(x), a, b) = ∫(fy(x), g(a), g(b)) = Fy(g(a), g(b))
        3. fx(x) dx = fy(y) dy

      $ Y = X2 $, $ X ~ N(0,1) $,

      ( Y = \sum_n X_i2, X_i ~ N(0,1) )

    2. 　4.2　独立な確率変数の和の確率分布

    3. 　4.3　確率変数の最大値と最小値の確率分布

    4. 　4.4　変数変換された連続型確率変数の確率分布

講義予定 確率統計学 2021

2021 iwate-u 確率統計 予定

Table of Contents

  1. 確率と統計 シラバスと進行 講義予定 確率統計学 2021 - masayuki054's diary
    1. 確率と確率空間 (1/14, 1)
      1. 01
    2. 確率変数と確率分布 1変数 (4/14，02~05)
      1. 02
      2. 03 R
      3. 04 R
      4. 05 R
    3. 確率変数と確率分布 多変数 (3/14, 06-09)
      1. 06
      2. 07
      3. 08 R
      4. 09 R
    4. 確率分布の平均と分散 (2/14, 10-11)
      1. 10
      2. 11 R
    5. 確率変数の変数変換 (2/12, 12-13)
      1. 12，13
    6. まとめと期末テスト
      1. R programming report 何か
      2. 14/1
    7. 後期へ

確率と統計 シラバスと進行 講義予定 確率統計学 2021 - masayuki054's diary

確率と確率空間 (1/14, 1)

01

    1. 講義の概要

    1. 確率と確率空間

    2. 1.1 標本空間と事象

    3. 1.2 確率の定義

    4. 1.3 確率の性質

    5. 1.4 条件付確率

    6. 1.5 独立性

    7. 1.6 ベイズの定理

    8. 1.7 例

    9. 1.8 確率空間

確率変数と確率分布 1変数 (4/14，02~05)

02

    1. 確率変数と確率分布

    2. 2.1 確率変数と確率分布

    3. 2.2 期待値と平均と分散

    4. 2.9 確率変数と確率分布と確率空間

03 R

  1. R 入門 (1)

04 R

    1. いろいろな確率分布

    2. 3.1 離散型確率分布

      1. 3.1.1 一様分布

      2. 3.1.2 ベルヌーイ分布

      3. 3.1.3 二項分布

      4. 3.1.4 ポアソン分布

    3. 3.2 連続型確率分布

      1. 3.2.1 一様分布

      2. 3.2.2 指数分布

      3. 3.2.3 正規分布

      4. カイ二乗分布

      5. ガンマ分布

05 R

確率変数と確率分布 多変数 (3/14, 06-09)

06

  1. 2.3 多次元確率変数と同時確率分布と周辺確率分布

  2. 2.4 多次元確率変数の特性値

07

  1. 2.5 確率変数の独立性

  2. 2.6 確率変数の和の平均と分散

  3. 2.7 確率変数の条件付確率分布

08 R

  1. 3.3 多次元確率分布

    1. 3.3.1 多項分布

    2. 3.3.2 多次元正規分布

09 R

確率分布の平均と分散 (2/14, 10-11)

10

  1. 3.4 確率分布の平均と分散

    1. 3.4.1 一様分布

    2. 3.4.2 二項分布

    3. 3.4.3 正規分布

    4. 3.4.2 Γ分布

  2. 3.6 モーメント母関数

11 R

  1. 3.5 多次元正規分布の性質

    1. 3.5.1 周辺確率分布

    2. 3.5.2 平均と分散

    3. 3.5.3 密度関数のグラフ

    4. 3.5.4 独立性と条件付確率分布

確率変数の変数変換 (2/12, 12-13)

12，13

    1. 確率変数の変数変換

    2. 4.1 線形変換された確率変数の確率分布

    3. 4.2 独立な確率変数の和の確率分布

    4. 4.3 確率変数の最大値と最小値の確率分布

    5. 4.4 変数変換された連続型確率変数の確率分布

まとめと期末テスト

R programming report 何か

14/1

  1. 小テストと講義の解説

後期へ

  1. 標本が従う分布

    1. カイ二乗分布

    2. t-分布

    3. F-分布

確率統計学 2021

2021 iwate-u 確率統計

Table of Contents

  1. 確率統計学 2021
  2. おしらせ
  3. レポートと試験のこと
  4. 先生への連絡
  5. 講義のこと
  6. Rのこと
  7. 参考書

確率統計学 2021

確率統計学 2021 - masayuki054's diary

岩手大学 理工学部 知能・メディア・情報コース

おしらせ

レポートと試験のこと

先生への連絡

非常勤講師なので下記の連絡手段でお願いします：

  • 図書館学修支援コーナー ， 月曜日 16：00~18：00， 水曜日 14:00~17:00， に来てください。

  • suzuki@iwate-u.ac.jp 宛にメールをください

講義のこと

Rのこと

参考書

Rに関すること

2021 確率統計 データ解析学

Table of Contents

  1. R 見聞録 Rに関すること - masayuki054's diary
    1. Rの基礎
      1. R youtube
    2. 確率と確率分布とR についての解説site
    3. 参照マニュアル的な
    4. 諸々
    5. graphics
    6. Rcmdr
    7. R と Rコマンダーのインストール方法
    8. 本

R 見聞録 Rに関すること - masayuki054's diary

Rの基礎

R youtube

確率と確率分布とR についての解説site

site: Rで確率を学ぶ

参照マニュアル的な

諸々

graphics

Rcmdr

R と Rコマンダーのインストール方法

羊土社「統計解析実践ガイド」 弘前大学

本

講義の進行 2021 微分積分学 I (再履修)

2021 iwate-u 微分積分

Table of Contents

  1. 講義の進行-微分積分学I.2021
    1. 昨年度の情報
    2. 1回目 (2021.4.15)
  2. 以下の進行は，昨年度オンライン講義でおこなった講義の進行結果です。
    1. 2回目
    2. 3回目
    3. 4回目
      1. レポートと学生証の画像の提出お願いします。
      2. 講義内容
    4. 5回目
      2. 先週のこと
      3. 講義内容
    5. 6回目
      1. 先週のこと
      2. お知らせ
      3. 講義内容
    6. 7回目
      1. 先週のこと
      2. お知らせ
      3. 講義内容
    7. 8回目
      1. 先週のこと
      2. お知らせ
      3. 出席
      4. 講義内容
    8. 9回目
      1. 先週のこと
      2. お知らせ
      3. 出席
      4. 去年の板書
      5. 講義内容
    9. 10回目
      1. 先週のこと
      2. お知らせ
      3. 出席
      4. 去年の板書
      5. 講義内容
    10. 11回目
      1. 先週のこと
      2. お知らせ
      3. 出席
      4. 去年の板書
      5. 講義内容
    11. 12回目
      1. 先週のこと
      2. お知らせ
      3. 出席
      4. 去年の板書
      5. 講義内容
    12. 13回目
      1. 先週のこと
      2. お知らせ
      3. 出席
      4. 去年の板書
      5. 講義内容

講義の進行-微分積分学I.2021

昨年度の情報

1回目 (2021.4.15)

  • 講義概要
  • 関数とは
  • 微分の目的

以下の進行は，昨年度オンライン講義でおこなった講義の進行結果です。

適宜修正していきます。とりあえず参考まで。

2回目

  • 1変数関数の変化を記述する
  • 入力変数の微小変化にたいする，関数の微少変化
  • 微小変化率 = (関数の微小変化)/(入力変数の微小変化)
  • (入力変数の微小変化) ー> 0 の極限 での 微小変化率が微分係数

3回目

  • 微分係数

    • 微小変化率 = (関数の微小変化)/(入力変数の微小変化)

  • 微分可能とは

    • 連続
    • なだらか

  • 導関数

  • 全微分

    • ( dy = f'(x) dx )

  • 全微分の先へ

    • ( d( dy ) = d( f'(x) dx ) ) ?

    • ( y = f(x) ) を拡張して，( g(y) = f(x) ) を考える。

      ( dy ) と ( dx ) の変化比率は？

4回目

レポートと学生証の画像の提出お願いします。

  • suzuki.iwate.u@gmail.com へ
  • 明るく，きれいな画像にしてください。

講義内容

5回目

今朝早く，5月始めから作り貯めていたオンライン講義用コンテンツの入った フォルダを全消去してしまいました。

唖然としています。

先週のこと

講義内容

6回目

先週のこと

お知らせ

  • 1回目のレポートの解答を作成しました。参考にしてください。

    https://drive.google.com/file/d/1GpxFZlXzB1iOdN6zzodJ12dm5fMN0Zbu/view?usp=sharing

  • 対面での試験を申請しました。

  • レポート提出は，Webclass で行なうことにします。
  • 出席は，これまでどおり，Google フォームで行ないます。
  • 先週の悪夢から立ち直りつつありますが，まだレポートの採点など， とどこおっています。
  • 顔出しがいやな人は，学生証の写真を，プロフィール画像にして，貼ってください。

講義内容

7回目

先週のこと

お知らせ

  • 対面での試験を申請しました。
  • レポート提出は，Webclass で行なうことにします。
  • 出席は，これまでどおり，Google フォームで行ないます。
  • 顔出しがいやな人は，学生証の写真を，プロフィール画像にして，貼っ てください。

講義内容

https://drive.google.com/drive/folders/1evuHa_YT8Y2flWaFGo6S8mTjlqih_DMG?usp=sharing

8回目

先週のこと

お知らせ

出席

講義内容

  1. 3章ー13節 ライプニッツの定理

  2. 4章 微分法の応用

  3. 4章ー14節 平均値の定理

  4. 4章ー15節 不定形の極限値

9回目

先週のこと

お知らせ

出席

去年の板書

https://drive.google.com/drive/folders/1ZlRaMRcTRqtnPc2VFDQPnMvcRAyHUoc-?usp=sharing

講義内容

  1. 4章 微分法の応用

  2. 4章ー14節 平均値の定理

  3. 4章ー15節 不定形の極限値

  4. 8章 偏微分法

  5. 8章ー34節 2変数関数と極限

  6. 8章ー35節 連続関数

  7. 8章ー36節 偏導関数

10回目

先週のこと

お知らせ

出席

去年の板書

https://drive.google.com/drive/folders/1ZlRaMRcTRqtnPc2VFDQPnMvcRAyHUoc-?usp=sharing

講義内容

  1. 8章 偏微分法

    https://drive.google.com/drive/folders/1QFcobNBoWEKCbEsYqEJhNHwoNOxjJ1Vf?usp=sharing

  2. 8章ー36節 偏導関数

    https://drive.google.com/drive/folders/13yBi2OcwEAsrEEvpk5LlXtKeazU8yiNR?usp=sharing

11回目

先週のこと

お知らせ

出席

去年の板書

https://drive.google.com/drive/folders/1ZlRaMRcTRqtnPc2VFDQPnMvcRAyHUoc-?usp=sharing

講義内容

  1. 8章ー37節 高次偏導関数

    https://drive.google.com/drive/folders/1-9dMZ-Nu9C5yZiyVgV0Sqo8EeBzWFihh?usp=sharing

  2. 合成関数の微分法

    https://drive.google.com/drive/folders/1-9dMZ-Nu9C5yZiyVgV0Sqo8EeBzWFihh?usp=sharing

12回目

先週のこと

お知らせ

期末試験のことと4回目のレポートを出題しました。

出席

去年の板書

https://drive.google.com/drive/folders/1ZlRaMRcTRqtnPc2VFDQPnMvcRAyHUoc-?usp=sharing

講義内容

  1. 4章ー16節 テイラーの定理

    講義ノート - Google ドライブ

    • f(x) を

      • f(a) の値がわかっていて

      • a での n 階微分係数 f(n)(a), がわかっていて，

      • f(x)を，4則演算で計算できるのか？

        R[x]：実数と変数x の4則演算でできる式の集まり

    • f(x) = ∑ cn * (x-a)n と計算できるとすると cn はどう表わせるのか？

    • 収束するのか，誤差の程度は，。。。

  2. 数式処理システムによる計算

13回目

先週のこと

お知らせ

  • 期末試験のことを レポートや試験のこと 微分2020 - masayuki054's diary で確認してください。

  • 4回目のレポートを出題中です。

  • 1~3回目のレポートの提出状況 calc1-2020-reports - Google スプレッドシート で確認してください。

    • 1回目のレポートはメールで集めましたが，レポートの提出管理がう まくできていませんでした。すみません。

      もう一度，Webclass に提出してもらってもいいですか？

  • WebClass のレポートの提出には，期限を設けていないはずです。遅れ ても，必ず，提出してください。

  • レポート提出が遅れていて，提出の意志がある人は， メールで連絡してくれるか，アンケートに記入してください。

出席

去年の板書

https://drive.google.com/drive/folders/1ZlRaMRcTRqtnPc2VFDQPnMvcRAyHUoc-?usp=sharing

講義内容

  1. 4章ー16節 テイラーの定理

    講義ノート - Google ドライブ

    • f(x) を

      • f(a) の値がわかっていて

      • a での n 階微分係数 f(n)(a), がわかっていて，

      • f(x)を，4則演算で計算できるのか？

        R[x]：実数と変数x の4則演算でできる式の集まり

    • f(x) = ∑ cn * (x-a)n と計算できるとすると cn はどう表わせるのか？

    • 収束するのか，誤差の程度は，。。。

  2. 数式処理システムによる計算

2021年度 微分積分学 I (再履修)

iwate-u 微分積分 2021

Table of Contents

  1. hatena masayuki054 微分積分 2021
  2. レポートや試験のこと
  3. 講義の進行
  4. 講義資料
  5. 講義アンケートのまとめ

hatena masayuki054 微分積分 2021

2021年度 岩手大学理工学部 再履修用 微分積分学 I の情報サイトです。

レポートや試験のこと

試験とレポートのこと - masayuki054's diary

講義の進行

講義の進行 微分積分学 I 2021 - masayuki054's diary

講義資料

2021 -Google ドライブ

講義アンケートのまとめ

講義アンケートのまとめ 微分積分学 I 2021 - masayuki054's diary

盛岡大学 栄養科学科 情報処理演習 2021

2021 morioka-u 情報処理演習

Table of Contents

  1. 毎回の講義内容
  2. 出席とアンケート
  3. レポートの確認
  4. 自主的に取り組む項目
  5. 講義関連
  6. 関連ページ
  7. 2020年度の情報
  8. 2019年度の情報

はてな 盛岡大学 情報処理 2020 で検索してこのページを見つけてください。

講義情報へのリンクを集めたページです。

盛岡大学 栄養科学科 情報処理演習 2021 - masayuki054's diary

毎回の講義内容

7/19 が最終講義になります。

https://masayuki054.github.io/morioka_u_ict/2021

全てのレポートを提出した人は，出席とアンケート，授業効果調査に回答し， 退室してかまいません。

出席とアンケート

ポータル にログインして出席登録してください:

  • A組は，1243
  • B組は，2130

講義終了時，下記のアンケートに答えてください:

レポートの確認

  1. タイピング [1/2]

    • [X] タイピング練習表 (作成中)
    • [ ] タイピング練習レポート (自作してください)

  2. 表計算 [3/3]

    • [X] 大学の概要(.docx)
    • [X] 学部学年別学生数(.xlsx)
    • [X] 平均と標準偏差(.xlsx)

  3. 文書作成 [2/2]

  4. レポートの書き方 [1/1]
    • [X] レポートの書き方のまとめ (.xmind)
      • Xmind のアウトライン機能
  5. 講義メモ

自主的に取り組む項目

課題が終った人は，教科書の下記内容を読み，XMind で まとめ (what, why, how) を作成してください。

  • 3章 ネットの利用 [0/4]

    • [ ] 教科書3.1 Web
    • [ ] 教科書3.7 アカウントの連携
    • [ ] 教科書3.8 スマホ時代のネット利用
    • [ ] 教科書3.9 クラウドサービス
    • [ ] 教科書3.10 オンライン会議

  • 9章 情報の調べ方

  • 10章 コンピュータとネットワーク

講義関連

関連ページ

melly

microsoft 365

2020年度の情報

2019年度の情報

- 盛岡大学 栄養科学科 情報処理演習 2019 - masayuki054's diary

授業アンケートへの解答 データ解析 2020

2020 データ解析学 iwate-u

Table of Contents

1.  [関連ページ](#org9ac9038)
  1. 授業アンケートについて
    1. 授業アンケートへの対応 (教務委員会への対応)
    2. 自由記載欄 (原文のまま)
    3. 自由記載欄への回答
      1. 授業での説明について
      2. 板書について
      3. レポートの評価について
      4. 授業の改善について
      5. 演習について
      6. ノートの持ち込み

関連ページ

授業アンケートについて

2020年度のデータ解析の授業アンケート結果に対する反応です。

授業アンケートへの対応 (教務委員会への対応)

科目名：データ解析学 担当教員：鈴木正幸 受講学生へのコメント： 　 データ解析学に関するアンケート結果を受け取りました。 説明のがわかりやすさ，総合評価の評価が低かったので 改善点としたいと思います。

自由記載欄での意見や要望に関しては検討し， 講義のブログで個々の事項に対し， 検討結果を示したいと思います。

自由記載欄 (原文のまま)

生徒の意見を取り入れながらの授業スタイルがとてもありがたかったです。

教師が教えていることをわかっていないような時があった

全体的に説明が分かりにくかった。x000D_ 板書において、rvやpdfなどの略 語を使用しているのが板書をさらに分かりにくくして混乱を招いている要因だ と思った。x000D_ 教科書に書かれている説明を所々端折った説明をしている ため、教科書に書かれていることと若干ニュアンスが異なり、理解に苦しむ機 会もあった。x000D_ 板書の間違いが多いように感じた。x000D_

純粋に説明がわかりづらく、授業内容について教員が理解していない部分もあ り、結局は自習せざるを得なかった。非常に残念である。

特になし

教員の説明に指示語が多く非常に分かりにくい。また、レポートの評価に不備 がありすぎると感じます。x000D_ 友人とレポートの評価を確認したところ、 説明に変わりがないのにも関わらず、文章の構成が違うという点だけで評価に SとBの差があり、先生の感性に合うもので評価がされていると感じ取れ、満足 のいかない評価だと個人的に感じています。x000D_ 確率統計学のときにも似 たようなことを書いたのですが、改善が見られなかったこともモチベーション 低下の一端となりました。

　演習をもう少しやりたかった。

演習問題を講義中に取り入れてほしい。

特に授業内の演習が理解の手助けになりました

先生はよく自分でしっかりノートをとってと仰っていたので、それならテスト も教科書だけでなくノートも持ち込み可にして欲しいと思いました。

板書をしている時の話で板書の読み上げ以外にも、もっと補足をして欲しかっ たと思います。

特になし。

演習をしないスタイルは、よくわからなかったです。生徒に伝えたいことに対 しての自分なりのアプローチなのだと思いますが、方法を変えた方がいいと思 いました。

なし

ないです。

自由記載欄への回答

皆さんの意見や要望について，考えてみました。このような文章だけでは， 皆さんの思いも，僕の思いも伝わりづらいと感じていますが，取り敢えず。 もっと議論等が必要であれば，学修支援の方で面談できればと思います。

授業での説明について

  • 全体的に説明が分かりにくかった。

    • s 講義中にいってくれると対応できたかもしれません。

    • s 内容が難しいのではなく，説明が悪いと感じるのですね。

      説明は，集合，組合せ数学，微分・積分，線形代数の言葉や概念を理解し たものとして，それらの数学用語を使って話をしています。

      「わりにくい」を分類すると下記の二通りが考えられます：

      • 確率統計学が基礎とするそれらの数学の理解度が足りない (言葉がわか らないので，補足説明が欲しい)

      • 基礎となる数学ではなく，確率統計学の方法や話の流れが分りにくい。 (論理や方法や計算)

      僕は，前者の説明には重きを置いておらず，後者に力を入れてきました。 講義のみ請け負う非常勤講師の立場では，そうすべきだと考えてきました。

      意見をいただければと思いますし，来年度は学生さんの意見を聞いてみよ うと思います。

  • 教員の説明に指示語が多く非常に分かりにくい。

    • s 前期のオンライン授業の時に指摘され，それは皆さんが見えていない， 画面上を指していることが多かったためかと思っていました。が，対面講 義でも同じことを言われて，自分でまったく気づいておらず，今回検討し てみました。

      • 指示語が黒板上の語句や図や説明を指す場合は，むしろ，指をさし指示 語で言うほうが良いと思います。黒板が見えていなかったり，何処を指 しているのか見えないことがなければですが。

      • 指示語が，話しただけで黒板に書いていない説明を指す場合は，これは わかりにくいですね。自分でそうしているかの認識はありません。気付 きにくいです。その場で指摘されれば気付きやすいのですが。難しいで すが，次の講義で意識したいと思います。

      • 指示語が図を指しているが，図中には情報が一杯あり，どの情報なのか がわからない場合。これは，その中にある繋がりなどを含めた図全体が 理解になると考えます。その図を適切な名前で呼べればいいのですが， 説明を急ぐ僕は，指示語で言いがちですね。気を付けます。

      ほかの場面もあると思いますが，来年度，気にしようと思います。

  • 教科書に書かれている説明を所々端折った説明をしているため、教科書に書 かれていることと若干ニュアンスが異なり、理解に苦しむ機会もあった。

    • s 端折る箇所が悪いという指摘ですね。論理的な話の流れが変らないよ う気をつけます。自分の頭の中の流れを書いているんです。

  • 教師が教えていることをわかっていないような時があった

    • s 教科書に書いてあること全てを，自分が納得して，理解できているわ けではありません。理解が浅かったり，他のことと整合しておらず，整合 性のある解釈ができていなかったりします。忘れることもあります。

      そのため講義中，自分の頭の中に流れが作れないことがあります。自分で 納得のいく説明ができないことがあります。そんな時，普通は，ノートや 教科書を見直せば自分で納得のいく説明ができるのですが，たまに上っ面 の説明をするときがあります。そんな時，自分の説明に自身がないので， 「わからない」「理解していない」と言いつつ説明しています。

      その時は，ここは間違っているかもしれないので，注意して，自分で納得 するようにしてほしいと思っています。

  • 純粋に説明がわかりづらく、授業内容について教員が理解していない部分も あり、 結局は自習せざるを得なかった。非常に残念である。

    • s わかりづらさや教員の理解度については，今迄の説明でいいしょうか？ 自習し自分の理解を作ることは，非常に良いことです。

板書について

  • 板書の間違いが多いように感じた。

    • s 自分でもそう思います。すみません。

      講義ノートを写すのではなく，その場で考えながら書いているのが，大 きな原因だと思っています。ミスは多くなるかもしれませんが，考えな がら納得して板書する方が，自分の思考過程を見せる意味で大切だと考 えています。

  • 板書をしている時の話で板書の読み上げ以外にも、もっと補足をして欲しかっ たといます。

    • s はい，これからは気をつけて，そうします。

  • 板書において、rvやpdfなどの略語を使用しているのが板書をさらに分かり にくくして 混乱を招いている要因だと思った。

    • s 暗黙に，板書がわかりにくい，ということがあるのですね。自分では， 板書を写真にとり，見直していますが，わかりにくいとは思いません。そ れは自分の理解の過程を書いているので当然ですよね。皆さんのノートに， 皆さんの理解を書き込めれば改善されるのかもしれません。来年度は，そ のことを意識して，板書の上にコメントを書きこんだり，皆さんがノート にコメントを書き込む時間を取ろうかなと考えています。

    • s 略語を使うのは, 時間を節約し簡潔な表現をするためですし，重要な 概念であることもあ表しています。慣れてほしいなあと思います。

レポートの評価について

  • また、レポートの評価に不備がありすぎると感じます。 友人とレポートの 評価を確認したところ、説明に変わりがないのにも関わらず、文章の構成が 違うという点だけで評価にSとBの差があり、先生の感性に合うもので評価 がされていると感じ取れ、満足のいかない評価だと個人的に感じています。

    • s まず，文章や数式による説明問題の評価についてだと解釈します。説 明問題の場合，評価に多少のブレがあるのはしょうがないと思っています。 評価に不満があれば，申告して欲しいです。再評価します。

      評価のブレが生じないような明確な論理構成と表現をして欲しいです。

      感性で評価していうのではなくて，理解を構成する部品の組合せ方ですね。 文章の構成こそが，理解を示していると考えています。それは感性ではあ りません。

授業の改善について

  • 確率統計学のときにも似たようなことを書いたのですが、改善が見られなかっ たこと もモチベーション低下の一端となりました。

    • s 改善マインドを持って後期の授業にのぞみましたが，結果として，そう感 じてもらえなかったことは残念です。

    • s 皆さんの意見について時間をかけて検討し，自分なりの対処方法を考 えて，次の講義へ反映させようとはしています。検討結果，対処しない場 合もありえますが。

演習について

  • 演習をもう少しやりたかった。
  • 演習問題を講義中に取り入れてほしい。
  • 演習をしないスタイルは、よくわからなかったです。生徒に伝えたいことに 対しての 自分なりのアプローチなのだと思いますが、方法を変えた方がい いと思いました。
  • 特に授業内の演習が理解の手助けになりました
    • s 皆さんから演習への要望が多いことは前期から理解していました。

上記の意見に対して僕の意見を書いてみます：

  • s 演習をするというのが問題を解くという意味なら，後期のデータ解析は， レポート出題も含め，十分に問題を解いたと思っています。

    演習の目的は次のようなことでしょうか？：

    • 学生さんが自分で考えて自分で問題を解くのが目的ならレポート形式が，

    • 具体例で理論を確かめるのが目的なら講義中の例やレポートが，

    • 知識の定着ための反復練習が目的なら，不必要だと考えます。 計算方法を暗記する必要はないと考えます。

      知識の定着には，長い時間そのことについて考え続けること，が必要な のだと，僕は，考えています。

ノートの持ち込み

  • 先生はよく自分でしっかりノートをとってと仰っていたので、それならテス トも教科書 だけでなくノートも持ち込み可にして欲しいと思いました。

    • s 出題をレポート問題に限ったので，ノートに解答をすべて書いて持 ち込みは避けたかったです。出題を限らなければノート持ち込み可にし ていたと思います。

    • s 教科書の白紙ページに解答を書き込んでいた人は想定外でした。

生物統計学 2021

2021 iwate-u 生物統計

Table of Contents

  1. hatena masayuki054 生物統計 2021
  2. 講義資料
  3. 教科書
  4. 進行
  5. Rについて
  6. links

hatena masayuki054 生物統計 2021

生物統計学 2021 - masayuki054's diary

講義資料

https://wiki.cis.iwate-u.ac.jp/~suzuki/biostat とりあえず

教科書

入門 統計学（第2版） | Ohmsha

進行

進行 生物統計 2021 - masayuki054's diary

Rについて

R 生物統計学 2021 - masayuki054's diary

links

おりべ会::粘土::価格比べ

oribe 2021

::

Table of Contents

  1. 粘土のこと
    1. 価格の比較
    2. サイト毎のまとめ SCHEDULED: <2018-03-14 水>
      1. 粘土の通販

粘土のこと

価格の比較

粘土のネット通販のサイトの価格を比較してみました。粘土の種類も送料 もまちまちですが，20kg購入したとき送料を含めて，比較してみました。

店名 種 価格 1kg当たり  
陶芸.com 送料 550    
  京白 10k 1452 172  
  信楽特選白土 10kg 1600 188  
  信楽特選赤土 10kg 1760 204  
  京白土 10kg 1452 173  
  京赤土 10kg 1452 173  
陶芸ショップ.コム 送料 360円 360    
  信楽赤土1号 20kg 3080 172  
  信楽赤土3号 20kg 3245 180  
  信楽赤土5号 20kg 3685 202  
  信楽白並漉 20kg 2860 161  
  信楽白特漉 20kg 3080 172  
陶芸シンリュウ 送料 ー    
  京白 10kg 2800 280  
  特赤 20kg 3560 178  
  赤7号 20kg 3330 167  
  N白信楽 20kg 3560 178  
ねんどやさん.com 送料 25kg 935    
  信楽土1(細目) 20kg 1760 135  
  信楽赤土(細目) 20kg 1540 125  

サイト毎のまとめ SCHEDULED: <2018-03-14 水>

粘土の通販

  1. [[http://www.tougei.com/shop/g/g701001/][[ 陶芸の専門店 ] 京白土 10kg: 陶芸.com 陶芸用品・陶芸機材のオンラ

    インショップ]]

    • 送料 770/2200まで，550/8800, 以上無料

    • 価格

      • 京白 10k/1452/172
      • 信楽特選白土 10kg:1600/188
      • 信楽特選赤土 10kg:1760/204
      • 京白土 10kg:1452/173
      • 京赤土 10kg:1452/173

  2. カテゴリ一覧（1） | 陶芸ショップ.コム / 陶芸用品・陶芸材料の専門店

  3. [白土 - 粘土 | 陶芸用品の通販サイト 陶芸シンリュウ]

    • 送料なし

    • 京白 10kg:2800/280

    • 特赤 20kg:3560/178
    • 赤7号 20kg:3330/167
    • N白信楽 20kg:3560/178

  4. ねんどやさん.com

    1. 価格

      • 送料 25kg:935
      • 信楽土-1(細目) 20kg:1760/135 (送料込みの1kgの価格)
      • 信楽赤土(細目) 20kg：1540/124

試験とレポートのこと データ解析 2020

2020 iwate-u データ解析学

Table of Contents

  1. 試験のこと
    1. 期末試験
  2. レポートのこと 
    1.  [レポート-3 (1/22)](#org94c7950)
2.  [レポート-2 (12/23)](#org1bcc584)
3.  [レポート-1 (11/20)](#org56901d3)

試験のこと

期末試験

  • 2/5 13:00-1440 106教室

  • 持ち込み可なもの

    • 教科書，
    • 確率分布表，
    • 電卓

  • 出題範囲

    • 5章 大数の法則，中心極限定理
    • 7章，8章 点推定，最尤法
    • 10章 区間推定

    • 11章 検定

    • 5~10章の問題は，レポートの類似問題を出題します。

    • 11章の問題は，下記の問題を出題します。
      • 正規母集団に対する母平均の検定
      • 正規母集団に対する母分散の検定

レポートのこと

レポート-3 (1/22)

  • 01/08 - 出題， 01/22提出
  • A4レポート用紙

昨年の小テスト問題が下記リンクにあります: https://drive.google.com/file/d/1-r1EhC_Vj4VRJrSKCViqmPXWHQI2gAxk/view?usp=sharing

問題1と2に解答し，レポートにして提出してください。

レポート-2 (12/23)

  • 12/20 - 出題， 01/08提出
  • A4レポート用紙

レポート2 課題

  • 数式が乱れるので，pdfにして，GoogleDriveに置きました。

レポート-1 (11/20)

  • 11/20ー出題 12/04ー提出

  • A4レポート用紙

  • 問題

    1. 大数の法則の意味と成り立つ理由を，必要十分に説明してください。

    2. 二項分布と正規分布の関係をまとめてください。 中心極限定理とは何かも説明してください。

    3. 作シーズン2割8分の打率で終った打者が，今シーズンも同じ確率でヒット を打つものとし，450打数であるとする。

    4. 3割バッターになれる確率はどれくらいでしょう？

    5. 確率 0.2 以上で3割バッターになろうとすると， 打数はどのくらいでしょう？

試験・レポートのこと 2020 微分積分 II (再履修)

2020 iwate-u 積分

Table of Contents

1.  [関連ページ  微分積分学II 講義の進行 黒板 試験・レポートのこと](#orgb1530b3)
  1. 期末試験
    1. 日時
    2. 出題範囲
      1. 持ち込み
  2. 試験・レポートのこと
    1. 実施方針
      1. 小テストとまとめのレポート
      2. 計算演習レポート
    2. テストー2
    3. レポート-5 出題
    4. レポート-4 出題
    5. レポート-3 出題
    6. 小テスト-1 と レポート-2 出題
    7. レポート-1 出題 (出題， 提出)

関連ページ 微分積分学II 講義の進行 黒板 試験・レポートのこと

期末試験

日時

2/4(木) 10:30-12:10 16番教室

出題範囲

  • 6章不定積分

    • 不定積分を求める方法(流れ)の説明
    • レポート3，4 の類似問題

  • 7章定積分とその応用

    • レポート5の類似問題

  • 10章重積分

    • 巻末練習問題 44, 45, 46 から

持ち込み

  • 教科書，ノート，レポート3，4，5

試験・レポートのこと

実施方針

まとめのレポートも小テストも，出来が悪ければ，再度レポートにして提出してもらいます。

小テストとまとめのレポート

  • 各章が終ったら，その章のまとめをレポートにしてください。

  • 各章が終ったら，その章の小テストをします。

    • 小テストは，教科書とまとめノートの持ち込みを許可します。
    • 講義中の40分程度を使っておこなう予定です。

  • 5章，6章，7章，10章 でおこなう予定です。

  • A4の用紙を使ってください。

計算演習レポート

  • 各節が終ったら，教科書末尾の練習問題から問題を出します。
  • これは，計算練習です。
  • 自分で採点して提出してください。
  • A4の用紙を使ってください。

テストー2

  • テストの実施

    • 教科書，レポート-3，4 の持ち込みを許可します。

    • 2021.1.14

    • 小テスト問題: - 教科書6章，不定積分

レポート-5 出題

  • 問題: 30, 31, 32, 33 の練習問題 (教科書 p.201–202)
    • 〆切: 01/07
    • 解答方法: - しかるべき計算過程と説明を書くこと
      • 自分で採点すること
      • 分らない時は，分らない旨を書いてください

レポート-4 出題

  • 問題: 27, 28, 29 の練習問題 (教科書 p.202–203)
    • 〆切: 01/07
    • 解答方法: - しかるべき計算過程と説明を書くこと
      • 自分で採点すること
      • 分らない時は，分らない旨を書いてください

レポート-3 出題

  • 問題: 24, 25, 26 の練習問題 (教科書 p.201–202)
    • 〆切: 12/17
    • 解答方法: - しかるべき計算過程と説明を書くこと
      • 自分で採点すること
      • 分らない時は，分らない旨を書いてください

小テスト-1 と レポート-2 出題

  • 小テストの実施

    • ノートとレポート-2の持ち込みを許可します。
    • 教科書の持ち込みは許可しません。
    • 2020.11.12 講義中の40分程度

  • 小テスト問題: - 定積分とは何をどう計算するのか

    上記に関連することを，簡潔に説明してもらいます。 式を用いたり図示 して，説明してください。

  • レポート-2 について: - 小テスト問題について自分のまとめを作成してください。

    • 小テストの際，そのレポートを持ち込み可とします。
    • 小テストの解答と一緒に提出してください。

レポート-1 出題 (出題， 提出)

  • 問題: 20, 22, 23 の練習問題 (教科書 p.200–201)
  • 〆切: 11/12
  • 解答方法: - しかるべき計算過程と説明を書くこと
    • 自分で採点すること
    • 分らない時は，分らない旨を書いてください

お知らせ データ解析 2020

2020 iwate-u データ解析学

Table of Contents

1.  [関連リンク 2020-トップ  お知らせ 講義の進行 ドライブ 講義ノート](#org37bee3f)
  1. お知らせ データ解析 2020
    1. [2020-11-27 金] の板書の間違い
    2. [2020-11-06 金] 資料 - Google ドライブ を追加しました。
  2. 資料などのお知らせ
    1. 確率分布表
    2. <2020-10-23 金> 2次元正規分布のグラフ

関連リンク 2020-トップ お知らせ 講義の進行 ドライブ 講義ノート

お知らせ データ解析 2020

[2020-11-27 金] の板書の間違い

(\overline{X} = \overline{X}(Y_1) = Y_1 \sim N(\mu, \sigma2)) の記述は，

(\overline{X} = Y_1 / \sqrt{n} \sim N(\mu, \sigma2 / n )) に修正してください。

[2020-11-06 金] 資料 - Google ドライブ を追加しました。

資料などのお知らせ

確率分布表

<2020-10-23 金> 2次元正規分布のグラフ

多次元確率分布を理解するために，まず，グラフを描いてみました。

R言語を用いて，下記のグラフを描画しています: