FE基礎理論 · 応用数学
期待値
Expected Value
きたいち
共有:
Past Exams
過去問での出題
過去問で 25 回出題(ITパスポート試験 6・応用情報技術者試験 6・基本情報技術者試験 4・プロジェクトマネージャ試験 3・ITサービスマネージャ試験 3・高度試験 午前Ⅰ 2・システムアーキテクト試験 1)
- 令和7年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問35(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 令和6年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問33(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 令和6年度 春期 高度試験 午前Ⅰ 問11(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 令和5年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問75(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 令和5年度 春期 ITサービスマネージャ試験 午前Ⅱ 問20選択肢(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 令和3年度 秋期 プロジェクトマネージャ試験 午前Ⅱ 問12選択肢(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 令和元年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問74(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 平成31年度 春期 基本情報技術者試験 午前 問49(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 平成31年度 春期 プロジェクトマネージャ試験 午前Ⅱ 問11選択肢(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 平成30年度 秋期 基本情報技術者試験 午前 問75(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
残り 15 件を表示閉じる
- 平成30年度 秋期 システムアーキテクト試験 午前Ⅱ 問17選択肢(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 平成30年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問75(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 平成29年度 秋期 ITサービスマネージャ試験 午前Ⅱ 問18選択肢(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 平成28年度 春期 プロジェクトマネージャ試験 午前Ⅱ 問9選択肢(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 平成27年度 春期 基本情報技術者試験 午前 問3(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 平成26年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問61選択肢(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 平成26年度 秋期 高度試験 午前Ⅰ 問23選択肢(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 平成26年度 秋期 ITサービスマネージャ試験 午前Ⅱ 問17選択肢(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 平成24年度 秋期 基本情報技術者試験 午前 問76(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 平成23年度 秋期 ITパスポート試験 問24(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 平成23年度 秋期 ITパスポート試験 問100(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 平成23年度 ITパスポート試験 特別試験 問26(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 平成22年度 春期 ITパスポート試験 問11(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 平成21年度 秋期 ITパスポート試験 問70(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
- 平成21年度 春期 ITパスポート試験 問7(IPA の PDF を新しいタブで開きます)
出典: 独立行政法人情報処理推進機構(IPA)の過去問題。問題文は IPA のサイトの PDF で確認できます。「選択肢」は、問題文ではなく選択肢に出たものです。用語名で照合しているため、関係の薄い問題が含まれることがあります。
Related
関連キーワードの用語
FE順列
n個の異なるものからr個を取り出して一列に並べる場合の数。nPr = n!/(n-r)!で計算される。並べる順序を区別する点が組合せと異なる。
FE組合せ
n個の異なるものからr個を取り出す場合の数(順序を区別しない)。nCr = n!/(r!(n-r)!)で計算される。順列と異なり選んだものの並び順は考慮しない。
FE条件付き確率
ある事象Bが起こったという条件の下で事象Aが起こる確率。P(A|B) = P(A∩B)/P(B)で計算される。ベイズの定理の基礎となる概念。
FEベイズの定理
条件付き確率を逆転させる定理。P(A|B) = P(B|A)・P(A)/P(B)で表される。事前確率と尤度から事後確率を求めることができ、機械学習やスパムフィルタなどに応用される。
FE二項分布
成功か失敗かの2通りしかない試行をn回繰り返したとき、成功回数が従う確率分布。コインをn回投げて表が出る回数などが該当する。試行回数が多くなると正規分布に近い形になる。
APマルコフ過程
次の状態が現在の状態のみに依存し、過去の履歴に依存しない確率過程(マルコフ性)。状態遷移確率行列により記述され、定常分布の計算や待ち行列理論、ページランクアルゴリズムに応用される。
