到達目標
1.母集団と標本について理解する.
2.最尤推定,区間推定について理解する.
3.様々なパターンの検定についてを理解する.
4.標本回帰直線,最小二乗法について理解する.
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 | 母集団について深く理解し,標本から求められる統計量やその性質,様々な標本分布を扱うことができる.また,定義式の導出や応用問題を解くことができる. | 母集団について理解し,標本から求められる統計量やその性質,様々な標本分布を扱うことができる. | 母集団について理解できず,標本から求められる統計量やその性質,様々な標本分布を扱うことができない. |
評価項目2 | 点推定・区間推定について深く理解し,問題を正確に解答し,定義式等を導出できる. | 点推定・区間推定について理解し,問題を正確に解答できる. | 点推定・区間推定について理解せず,問題を正確に解答できない. |
評価項目3 | 様々なパターンの検定の問題に対して,正確に解答を記述できる. | 基本的な検定の問題に対して,正確に解答を記述できる. | 基本的な検定の問題に対して,解答を記述できない. |
評価項目4 | 最小二乗法について理解して回帰係数を導出できるとともに,回帰直線,標準誤差,決定係数を求めることができる. | 回帰直線,標準誤差,決定係数を求めることができる. | 回帰直線,標準誤差,決定係数を求めることができない. |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
前半は母集団の分布と標本の確率分布の関連について解説し、母集団のパラメータ推定する方法を習得する。後半は検定および回帰分析の意味とその手法について習得する。
授業の進め方・方法:
テキストに沿った座学が中心であり、スライドによる講義をおこなう。また,授業ではスライドを使用し,学生には授業開始時にスライドのレジュメを配布するが,演習や復習のためにノートを準備することが望ましい.理解度を確認するために項目ごとに学習シートで課題を与える.
注意点:
【最終成績】授業への参加態度(Formsで集計):20%, 学習シート:40%, 期末試験:40%
【関連科目】確率(3年)
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
後期 |
3rdQ |
1週 |
オリエンテーション、確率の復習(1) |
3年次で学習した確率の「確率変数と確率分布」の復習を行う。 【学習シート1】
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2週 |
確率の復習(2) |
3年次で学習した確率の「確率変数と確率分布」の復習を行う。 【学習シート1】
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3週 |
母集団と標本(1) |
標本抽出、標本分布、標本平均の分布について理解する。 【学習シート2】
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4週 |
母集団と標本(2) |
大数の法則と中心極限定理の関係性について説明できる. 【学習シート3】
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5週 |
母集団と標本(3) |
正規分布から導かれる標本分布について理解する。 【学習シート3】
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6週 |
推定(1) |
点推定、推定量とその性質について理解する。 【学習シート4】
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7週 |
推定(2) |
最尤推定について理解する. 【学習シート4】
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8週 |
中間試験 |
第1週から第7週の内容に関する理解度を確認する.
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4thQ |
9週 |
推定(3) |
区間推定について理解する。 【学習シート5】
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10週 |
検定(1) |
検定の手順とその意味について理解する。 母平均均の検定について理解する。 【学習シート6】
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11週 |
検定(2) |
母平均・平均の差の検定について理解する。 【学習シート6】
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12週 |
検定(3) |
母比率・母分散の検定について理解する。 【学習シート7】
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13週 |
回帰分析(1) |
単回帰分析、最小二乗推定量の性質について理解する。 【学習シート8】
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14週 |
回帰分析(2) |
標本回帰直線とその性質について理解する。 【学習シート9】
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15週 |
期末試験,答案返却 |
第9週から第14週の内容に関する理解度を確認する.,試験の解説を行う.
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16週 |
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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 |
評価割合
| 授業への参加態度 | 学習シート | 期末試験 | 合計 |
総合評価割合 | 10 | 30 | 60 | 100 |
基礎的能力 | 10 | 30 | 60 | 100 |
専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 |