信頼区間

常識と理論の整合性をとるために、間違う確率をどの程度許せばどのような結論を導けるのかを説明しました。

kullback leibler情報量

最尤法とKullback-Leibler情報量の関係について説明しました。

ベイズの公式

最尤推定量

ポアソン分布と正規分布の最尤推定量の計算を説明しました。

データサイエンスへの招待

データサイエンスとはどのような学問なのか説明しました。

統計モデル

この講義の目的を、二つの例を用いて説明しました。

まとめ

復習用に、前回の解答だけ先に載せます。

モデル選択

考えられる変数の組み合わせ全ての中から、最適な組み合わせを選びます。

まとめ

これまでのまとめと、これまでの講義内の演習問題の類似の問題で小テストをしました。
スライドには解答も載せています。

仮説検定

観測データに基づいて判断を下す、仮説検定について説明しました。

Mr. Stickman

先週に引き続き、Mr. Stickman脱出ゲームを作り続けます。

区間推定

単に推定値を求めるだけでなく、その推定値の確からしさを表すために、区間推定について説明しました。

hypothesis test

すみません、資料を載せるのが連休明けの火曜日夜になってしまいました。
統計的仮説検定について説明しました。

中心極限定理

標本平均の確率分布を正規分布で近似する、中心極限定理について説明しました。

Mr. Stickman

今回からMr. Stickman脱出ゲームを作り始めます。

第15章で画像を作成する部分は講義では省略し、著者のホームページからダウンロードすることにします。

Chapter 15

Transparent Image - 27 by 30 pixels. transparent-image.gif
6 Stick Figure Images - left and right. stickfigure.zip
3 Platform images. platform.zip
2 Door images. door.zip
Background image. background.gif