システム解析｜シラバス情報

授業コード

520343

オムニバス

○

科目名

システム解析

科目名（英語）

Introduction to linear systems analysis

配当学年

カリキュラムにより異なります。

単位数

2単位

年度学期

2025年度秋学期

曜日時限

月曜4限

対象学科

先_ロボ

コース

科目区分

専門科目

必選の別

選択科目

担当者

大久保　友幸、髙岡　邦行、内藤　貴仁、望月　典樹

教室

3-325

実務家教員担当授業

担当教員の望月・大久保は、企業にてそれぞれの専門分野における実務経験がある。その経験と知見を活かし、様々な観点からデータ分析について興味を持って学べるようにする。

授業の目的と進め方

ロボットが人間社会に進出する中で、ロボットに関する多様なデータ分析はますます重要になっている。本講義では、計測制御から得られる多様なデータの分析手法について学ぶ。ロボット行動時に得られるデータを対象に統計的・確率的手法を用いた分析手法を修得することを目的とする。

達成目標１

基礎的な統計量を算出することができる【25％】

達成目標２

確率変数、確率分布の概念を理解し、その確率や平均、分散を求めることができる【35%】

達成目標３

データの表現方法を理解し、観測したデータを可視化し説明することが出来る【20%】

達成目標４

実データの収集・分析を行い、データから意味を求めることができる【20%】

達成目標５

達成目標６

達成目標７

アクティブラーニング

ディスカッション

ディベート

グループワーク

プレゼンテーション

実習

○

フィールドワーク

その他課題解決型学習

授業計画

授業時間外課題（予習および復習を含む）

第１回

ガイダンス（担当：大久保）　

【予習】ロボットの行動で得られるデータとはどのような物か、調査を行う。(100分)
【復習】配布されたテキストを確認し、理解を深める。(100分)

第２回

データの整理・確率（担当：高岡・内藤）

【予習】データの平均や分散、標準偏差、更に確率変数について事前にテキストを読み理解しておく。（100分）
【復習】授業で解いた例題を参照しながら自分でその類題を解くことで、理解を深める。（100分）

第３回

確率分布(1) （担当：高岡・内藤）

【予習】正規分布について事前にテキストを読み理解しておく。（100分）
【復習】授業で解いた例題を参照しながら自分でその類題を解くことで、理解を深める。（100分）

第４回

確率分布(2) （担当：高岡・内藤）

【予習】標準正規分布について事前にテキストを読み理解しておく。（100分）
【復習】授業で解いた例題を参照しながら自分でその類題を解くことで、理解を深める。（100分）

第５回

標本分布（担当：高岡・内藤）

【予習】標本平均、中心極限定理について事前にテキストを読み理解しておく。（100分）
【復習】授業で解いた例題を参照しながら自分でその類題を解くことで、理解を深める。（100分）

第６回

推定（担当：高岡・内藤）

【予習】母平均の推定について事前にテキストを読み理解しておく。（100分）
【復習】授業で解いた例題を参照しながら自分でその類題を解くことで、理解を深める。（100分）

第７回

検定（担当：高岡・内藤）

【予習】母平均の検定について事前にテキストを読み理解しておく。（100分）
【復習】授業で解いた例題を参照しながら自分でその類題を解くことで、理解を深める。（100分）

第８回

確認小テスト（担当：高岡・内藤）

【予習】第2回から第7回までに学習した内容を、よく確認しておく。（100分）
【復習】講義中に解説された確認小テストの内容をしっかり理解しておく。（100分）

第９回

小テストの振り返り、
データ観察（担当：高岡・内藤・大久保）

【予習】量的変数・質的変数、データの分布について事前に調べておく。(100分)
【復習】小テストで間違えた問題をよく復習する。またテキストを再確認し、理解を深める。 (100分)

第10回

データ可視化（担当：大久保）

【予習】データのグラフ化の方法について事前に調べておく。 (100分)
【復習】配布されたテキストを再確認し、理解を深める。 (100分)

第11回

機械学習の基礎と展望（担当：大久保）

【予習】機械学習を概観し、教師あり学習と教師なし学習について調べておく。 (100分)
【復習】配布されたテキストを再確認し、理解を深めておく。 (100分)

第12回

データ分析の実践 - t検定（担当：望月）

【予習】ｔ分布とは何か、正規分布とｔ分布の違いを事前に調べておく。（100分）
【復習】正規分布、ｔ分布を応用した平均値の検定方法を理解し、実際の問題に適用できるようにしておく。（100分）

第13回

データ分析の実践 - 分散分析（担当：望月）

【予習】t検定のやり方を復習しておく。（100分）
【復習】一元配置の分散分析について、例題を解けるようにしておく。（100分）

第14回

ふりかえり・今後の展望（担当：大久保）

【予習】第13回までの復習を復習しておく。（100分）
【復習】授業中に示した一連のデータ分析の手法を総括しておく。(100分)

課題等に対するフィードバック

演習課題の解答と解説は、授業中に解説、およびポータルサイトを通じて解説する。　

評価方法と基準

平常点（40％）および、中間試験・課題（60％）を総合的に勘案し、60点以上を合格とする。

テキスト

統計学教育研究会編、初歩から学べる確率・統計、共立出版（2011年）[978-4-320-01964-5]

参考図書

道家暎幸ほか、はじめての統計学、コロナ社（2017年）[978-4-339-06113-0]

科目の位置づけ（学習・教育目標との対応）

ロボット工学に関する専門的知識・技能のうち、客観的な情報によって表現する能力(DP2:デザイン力)および、ロボット開発・設計におけるデータ分析技術(DP3:専門性)を学修するための科目である．

履修登録前の準備

制御に関する学科専門科目及び、数学系科目の履修をしておくことが望ましい。　