| 年度 |
2026年度 |
開講部局 |
先進理工系科学研究科博士課程前期先進理工系科学専攻情報科学プログラム |
| 講義コード |
WSN23701 |
科目区分 |
専門的教育科目 |
| 授業科目名 |
Bayesian inference |
授業科目名
（フリガナ） |
ベイジアンインファレンス |
| 英文授業科目名 |
Bayesian inference |
| 担当教員名 |
NUNES TENDEIRO JORGE |
担当教員名
(フリガナ) |
ナヌッシュ テンデイル ジョージ |
| 開講キャンパス |
東広島 |
開設期 |
1年次生 後期 ４ターム |
| 曜日・時限・講義室 |
(4T) 火7-8,木7-8 |
| 授業の方法 |
講義 |
授業の方法
【詳細情報】 |
対面 |
| 講義中心、演習中心、板書多用、ディスカッション、学生の発表、野外実習、作業、薬品使用 |
| 単位 |
2.0 |
週時間 |
4 |
使用言語 |
E
:
英語 |
| 学習の段階 |
5
:
大学院基礎的レベル
|
| 学問分野（分野） |
25
:
理工学 |
| 学問分野（分科） |
01
:
数学・統計学 |
| 対象学生 |
|
| 授業のキーワード |
Bayesian inference, statistical methods, R |
| 教職専門科目 |
|
教科専門科目 |
|
プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
（学部生対象科目のみ） | |
|---|
到達度評価
の評価項目
（学部生対象科目のみ） | |
|---|
| 授業の目標・概要等 |
Learn the basics of Bayesian data analysis.
Use R and GitHub for programming and file management.
Learn about reference management. |
| 授業計画 |
L01: Introduction. R, RStudio, RMarkdown
L02: LaTeX, Overleaf. Reference management
L03: Github (terminal)
L04: GitHub (GitHub desktop)
L05: Data visualization
L06: Practical session
L07: Bayesian inference 1 (generals)
L08: Bayesian inference 2 (generals)
L09: Bayesian inference 3 (model comparison)
L10: Practical session
L11: Bayesian hypothesis testing
L12: Practical session
L13: Bayesian IRT - Dichotomous
L14: Bayesian IRT - Polytomous
L15: Practical session |
| 教科書・参考書等 |
Not specified |
授業で使用する
メディア・機器等 |
配付資料, 音声教材, 映像資料, moodle |
| 【詳細情報】 |
|
授業で取り入れる
学習手法 |
ディスカッション, 反転授業 |
予習・復習への
アドバイス |
Review each lesson using lecture materials. |
履修上の注意
受講条件等 |
|
| 成績評価の基準等 |
Assignments, presentations. |
| 実務経験 |
|
実務経験の概要と
それに基づく授業内容 |
|
| メッセージ |
|
| その他 |
|
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。 |