Course Objectives
1.統計処理の方法としてデータ整理に関する基礎的な統計計算ができる。
2.確率の基本性質を理解し、条件付き確率、ベイズ推定を求めることができる。
3.基礎的な確率分布の平均、分散、標準偏差を求めることができる。
Rubric
| Ideal Level | Standard Level | Unacceptable Level |
| Achievement 1 | 統計処理の方法としてデータ整理に関する基礎的な統計計算ができ、応用できる。 | 統計処理の方法としてデータ整理に関する基礎的な統計計算ができる。 | 統計処理の方法としてデータ整理に関する基礎的な統計計算ができない。 |
| Achievement 2 | 確率の基本性質を理解し、条件付き確率、ベイズ推定を求めることができ、応用できる。 | 確率の基本性質を理解し、条件付き確率、ベイズ推定を求めることができる。 | 確率の基本性質を理解し、条件付き確率、ベイズ推定を求めることができない。 |
| Achievement 3 | 基礎的な確率分布の平均、分散、標準偏差を求めることができ、応用できる。 | 基礎的な確率分布の平均、分散、標準偏差を求めることができる。 | 基礎的な確率分布の平均、分散、標準偏差を求めることができない。 |
Assigned Department Objectives
Teaching Method
Outline:
授業に集中し、3年生までに学んだことを生かして自学自習が進んでできる学習態度を養う。確率と統計の基礎的知識を学習して工業分野に現れる様々な資料を整理分析する方法を習得する。
Style:
Notice:
毎回、予習と復習して授業に臨むこと。
3年生で学習した線形代数と微分積分の関連部分を必ず復習すること。
特に、予習をすると授業の理解が進みます。
Course Plan
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Theme |
Goals |
| 1st Semester |
| 1st Quarter |
| 1st |
1変数データの整理 |
1-(1)速度分布の特徴量と代表値について理解し、説明できる。
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| 2nd |
1変数データの整理 |
1-(2)分布のばらつきと散布度について理解し、説明できる。
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| 3rd |
1変数データの整理 |
1-(2)分布のばらつきと散布度について理解し、説明できる。
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| 4th |
2変数データの整理 |
2-(1)散布図と回帰直線について理解し、説明できる。
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| 5th |
2変数データの整理 |
2-(2)共分散と相関係数について理解し、説明できる。
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| 6th |
2変数データの整理 |
2-(2)共分散と相関係数について理解し、説明できる。
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| 7th |
確率の性質 |
3-(1)確率の定義と場合の数について理解し、説明できる。
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| 8th |
確率の性質 |
3-(2)確率の加法定理と乗法定理について理解し、説明できる。
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| 2nd Quarter |
| 9th |
確率の性質 |
3-(2)確率の加法定理と乗法定理について理解し、説明できる。
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| 10th |
中間試験 |
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| 11th |
確率変数と確率分布 |
4-(1)離散変数と2項分布について理解し、説明できる。
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| 12th |
確率変数と確率分布 |
4-(1)離散変数と2項分布について理解し、説明できる。
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| 13th |
確率変数と確率分布 |
4-(1)離散変数と2項分布について理解し、説明できる。
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| 14th |
確率変数と確率分布 |
4-(1)離散変数と2項分布について理解し、説明できる。
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| 15th |
期末試験
答案返却 |
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| 16th |
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Evaluation Method and Weight (%)
| Examination | Presentation | Mutual Evaluations between students | Behavior | Portfolio | Other | Total |
| Subtotal | 60 | 0 | 0 | 0 | 40 | 0 | 100 |
| Basic Proficiency | 30 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 50 |
| Specialized Proficiency | 20 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 30 |
| Cross Area Proficiency | 10 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 20 |