到達目標
実験などに蓄積したデータを上記の計算方法を用いて、情報を推論出来るようになること。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | 上記到達目標に十分なレベルに達している | 上記到達目標に必要なレベルに達している | 上記到達目標に達していない |
学科の到達目標項目との関係
到達目標 A 1
説明
閉じる
JABEE c-1
説明
閉じる
教育方法等
概要:
人間が直感的に理解に苦しむ「確率」の概念を例を通して理解する。実験データに入っている情報の抜き取り方を学ぶ。
授業の進め方・方法:
講義は教科書の該当箇所を参照して、自習を中心に行う。授業の理解を高めるために、予習復習が必須である。
注意点:
レポートの点数
授業計画
|
|
週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
階乗とスターリング近似 |
階乗、二項係数などを有利的に計算できる
|
| 2週 |
乱数の作成, |
ヒストグラム,度数、平均値、分散度、分布の計算が理解できる
確率の概念を理解できる
|
| 3週 |
ランダムウオーク=迷い歩き |
実験データから法則を得られる
|
| 4週 |
二項分布 |
二項分布の基礎と応用、ランダムワークとの関係を理解し使うことができる
|
| 5週 |
正規分布 |
二項分布を正規化できる。正規分布と二項分布の理論的な関係を理解できる
|
| 6週 |
ポアッソン分布の基礎 |
小数の法則を実験データから得られる
ポアッソン分布と二項分布の関係を得られる
|
| 7週 |
確率分布の応用
ポアソン分布と時系列 |
様々な実例に当たる確率分布を応用できる
時系列とポアソン分布の関係を理解できる
|
| 8週 |
中間試験の代わりにレポート |
理解度の確認
|
| 2ndQ |
| 9週 |
条件付確 |
試験の解説、独立事象、条件付確率、(非)復元抽出、ベイズ定理を理解し使うことができる
|
| 10週 |
ベイズ定理の応用 |
実例からベイズ定理を応用できる
|
| 11週 |
小二乗法 |
回帰と一般的な小二乗法を理解し、応用できる
|
| 12週 |
連続型確率分布 |
中心極限定理、確率密度関数、蓄積分布関数、正規分布ができる
|
| 13週 |
χ２適合検定 |
多項分布、χ２分布の応用ができる
|
| 14週 |
推定 |
点推定、区間推定、推定の信頼性について判断できる
|
| 15週 |
期末試験の代わりにレポート |
理解度の確認
|
| 16週 |
答案返却 |
試験の解説
|
モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
| 基礎的能力 | 数学 | 数学 | 数学 | 独立試行の確率、余事象の確率、確率の加法定理、排反事象の確率を理解し、簡単な場合について、確率を求めることができる。 | 4 | |
| 条件付き確率、確率の乗法定理、独立事象の確率を理解し、簡単な場合について確率を求めることができる。 | 4 | |
| 1次元のデータを整理して、平均・分散・標準偏差を求めることができる。 | 4 | |
| 2次元のデータを整理して散布図を作成し、相関係数・回帰直線を求めることができる。 | 4 | |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |