- (1) 2013/09/26:ガイダンス
- (2) 2013/09/30: 順列、組み合わせ、確率(1)
- (3) 2013/10/03: 順列、組み合わせ、条件付き確率(2)
- (4) 2013/10/07: ベイズ定理
配布資料1
課題:日経平均とドル円為替の連動をベイズ理論で示せ。
- (5) 2013/10/10: 確率分布(離散データ)
課題:なし
- (6) 2013/10/17: 確率分布、確率密度分布(Probability density function)(連続データ), 期待値、標準偏差
配布資料
課題:期待値と標準偏差の計算
- (7) 2013/10/21:同時確率分布(Joint probability distribution)、周辺確率分布(Marginal Probability distribution)(離散データ)
配布資料2
課題:配布プリント2枚目の問題��が宿題
- (8) 2013/10/24:同時確率分布(Joint probability distribution)、周辺確率分布(Marginal Probability distribution)(連続データ)、共分散、相関係数
配布資料3
- (9) 2013/10/28:同時確率分布(Joint probability distribution)、周辺確率分布(Marginal Probability distribution)、周辺密度確率分布(Marginal density Probability distribution)(連続データ)(復習)
- (10) 2013/10/31:ガウス分布(Gauss Distribution)、
配布資料5
- (11) 2013/11/07: ベルヌーイトライアル(Bernouilli trials), 2項分布(Binomial Distribution),
�� 4人の子供を持つひとつの家族の子供たちについて、
- (1)男の子がひとりの確率を求めよ
- (2)「男の子ひとり」、または(OR) 「女の子ひとり 」の確率求めよ
�� 4人の子供を持つ家族2000組において、
- (1)少なくともひとりの男の子を含む家族の数求めよ
- (2)女の子を含まない(すべて男の子)の家族の数を求めよ
- (12) 2013/11/11:推定1(Sampling and Estimation)
配布資料6
課題:
配布資料の「例題2」と「練習3」の問題を,信頼度90%と98%の信頼区間を用いて求めよ
- (13) 2013/11/14: 推定2(Sampling and Estimation)
課題:
配布資料5枚目の問題番号217〜220を解く
- (14) 2013/11/18: 検定(Test of Hypothesis and Significance)
用語:統計的仮説(Statistical Hypotheses)、対立仮説(Alternative Hypotheses)
仮説の検定(Test of Hypothesis)、有意水準(level of significance)、
結果:仮説を棄却する(Rejection of an hypothesis)または仮説を棄却しない(no rejection of an hypothesis)
第1種の誤り(Type 1 error)、 第2種の誤り(Type 2 error)
課題:
配布資料4枚目の問題(ページ157)を解く
- (15) 2013/11/21: 検定2(Test of Hypothesis and Significance)
- (16) 2013/11/25: エクセルによる確率と統計(Using Excel for statistics and probability)
- (17) 2013/11/28: エクセルによる確率と統計2
- (18) 2013/12/02: ベイジアンネットワーク入門
配布資料7
プログラム:bayes.jar
課題:
(a)資料にある例題をツールで入力する。条件付き確率表を表示する
(b)ツールにある例題basicfirealarm, simplegraphの条件付き確率表を表示し、印刷する
- (19) 2013/12/05: ベイジアンネットワーク入門2
配布資料8
- (20) 2013/12/09: ベイジアンネットワーク入門3
配布資料9
- (21) 2013/12/12: ベイジアンネットワーク入門4
推論:ネットワークのすべてのノードの確率を計算する。
変数の消去(variable elimination): A,C条件付き独立性,P(c|b,a)=P(c|b)、
周辺確率の変換(marginalization): AがBの親ノードの時、P(b)=P(b,a)+ P(b,not a)、
条件付き確率の変換(conditioning):AがBの親ノードの時、P(b)=P(b|a)P(a)+ P(b|not a)P(not a)
- (22) 2013/12/16: ベイジアンネットワーク入門5
意思決定(belief decision network)
- (23) 2013/12/19: ベイジアンネットワークの応用
- (24) 2014/1/6: 意思決定(belief decision network)
- 課題:天気による傘を持参するかしないの意思決定ネットワークを作成とシミュレーションする
- (25) 2014/1/9: ベイジアンネットワークの応用
- 課題:車エンジンスタートの診断をまとめて、独立変数のリストなどを調べる
- (26) 2014/1/14: マルコフ連鎖モデル(Markov Chain)
- (27) 2014/1/16: マルコフ連鎖モデル(Markov Chain)(2)
- (28) 2014/1/21: 決定木(Decision Trees)
- (29) 2014/1/23: N-Gramsの解説 (Language Model: N-Grams)
- (30) 2014/1/27: まとめの発表