### 多変数関数の極限と連続性 - [[1-1. ２変数関数の極限]] - [[1-2. ２変数関数の連続性]] ### 多変数関数の微分 - [[2-1. ２変数関数の偏微分]] - [[2-2. 連鎖律（合成関数の微分）]] - [[2-3. 高次偏導関数]] - [[2-4. テイラー・マクローリン展開（１変数、２変数）]] - [[2-5. ２変数関数の極値判定法]] - [[2-6. ２変数関数の極値判定法の原理]] ### 重積分 - [[3-1. 重積分の定義と意味]] - [[3-2. 累次積分（一般型）]] - [[3-3. 累次積分とその意味]] - [[3-4. 重積分の変数変換（一般型）]] - [[3-5. 重積分の変数変換の具体例]] --- %% ### 分割方法（案） ・相関性、平均、分散、共分散の範囲から相関係数までを2回分 　コーシー・シュワルツとデータザウルスを1回にすると大変だと思うので分割する ・回帰直線で2回分 　ロス関数（残差を最小にする直線）と標準化して求める式を分割する 　1年生向けだと、標準化（全微分）を習っていないので、そこでの説明が必要だと思う ・信頼区間を1回分 サンプルn個のところが、具体的な数字や具体例があるとより分かりやすい 　Fisher変換はむずいので時間かかったら2回に分割・・・？ ・検定を1回分 　検定と信頼区間の順番が逆の方が分かりやすいかも 　信頼区間が先だと何に使うのかがイメージしにくい 信頼区間を2分割にするか、どこかで1回振り返りの時間にすることで全7回分になる ・行列も大学に入ってから学習　時期によっては説明が必要 1年前期の数理特別科目　最適化の数理で少し勉強した（入学決まった春休みにやる先取り科目みたいなもの） しっかり分かるようになったのは1年後期線形代数学で勉強してから %%