応用数学
| 1 １つないし２つの標本の推定 |
| 2 M/M/S |
| 3 M/M/S/S |
| 4 t検定、カイ二乗検定、その応用基準 |
| 5 UML |
| 6 オペレーションズリサーチ |
| 7 グラフ理論 |
| 8 コンピュータ工学で確率推定を行う必要性 |
| 9 コンピュータ工学における確率・統計の目的と役割 |
| 10 シミュレーションの実際 |
| 11 データ解析、ツール、グラフによる要約と数値による要約 |
| 12 ハイパフォーマンスコンピューティング |
| 13 ハレルの状態遷移モデル |
| 14 モーメント、変換法、平均故障寿命 |
| 15 モデリングとシミュレーション |
| 16 モデルおよび関連する仮説の作成、その性質 |
| 17 ランダム性、有限の確率空間、確率測度、事象 |
| 18 ランダム法による標本抽出法：基本手法、層化抽出法とその変形、集落抽出法 |
| 19 仮説の設定：帰無仮説と代替仮説 |
| 20 仮説受入れ基準 |
| 21 解析ツール |
| 22 回帰の使用例 |
| 23 確率・統計 |
| 24 確率・統計に関連する補完的な教材 |
| 25 確率・統計の領域への貢献や影響が認められる人物 |
| 26 確率過程 |
| 27 確率過程を検討する必要性 |
| 28 確率分布と確率過程 |
| 29 期待値を検討する状況 |
| 30 最尤原理によるアプローチ、最小二乗法、その応用可能条件 |
| 31 指数分布と正規分布：確率密度関数、平均と分散の計算 |
| 32 準モンテカルロ法 |
| 33 条件付き確率、独立性、ベイズの定理 |
| 34 条件付き期待値、その例 |
| 35 信頼区間 |
| 36 推移確率 |
| 37 推定の性質：点推定、区間推定 |
| 38 数式処理 |
| 39 数値解析 |
| 40 整数値の確率変数 |
| 41 精度と試行回数 |
| 42 相関関係と回帰の性質、定義 |
| 43 相関関係の重要性 |
| 44 相関関係へのアプローチ：線形モデル法、最小二乗適合法、その長所と短所、応用条件 |
| 45 相関係数の定義と計算 |
| 46 多変量分布、独立確率変数 |
| 47 待ち行列 |
| 48 待ち行列ネットワーク |
| 49 待ち行列処理：M/M1およびM/G/1、出生死亡過程 |
| 50 待ち行列理論 |
| 51 単一パラメータに基づく仮説検定、検定統計の選択、標本と分布の選択 |
| 52 単一点推定量に応用する基準：不偏推定量、一致推定量、推定量の効率性と十分性 |
| 53 中心極限定理と正規分布への影響 |
| 54 同時分布 |
| 55 導入：ベルヌーイ過程とポアソン過程、再生過程、プログラムの振る舞いの再生モデル |
| 56 二項分布、ポアソン分布、幾何分布 |
| 57 非ランダム法：有意抽出法、逐次抽出法 |
| 58 標本抽出法の目的と性質、使用と応用 |
| 59 標本分布を使用する理由 |
| 60 不完全障害認識率と信頼性 |
| 61 平均と分散：概念、有意性、計算法、応用 |
| 62 有限マルコフ連鎖、プログラム実行時間 |
| 63 有向グラフと状態遷移 |
| 64 乱数 |
| 65 離散パラメータのマルコフ連鎖：推移確率、極限分布 |
| 66 離散マルコフ過程と連続マルコフ過程 |
| 67 離散確率、連続確率、期待値、標本抽出法、推定、確率過程、相関関係と回帰等の重要なトピック領域 |
| 68 離散確率と連続確率 |
| 69 離散確率の意味 |
| 70 離散確率変数 |
| 71 連続確率の意味 |
| 72 連続確率変数、その性質、使用例 |
