到達目標
以下の項目を目標とする。
①統計的検定手法の理解と適用
②統計的推定の理解と適用
③分散分析手法の理解と適用
④単回帰分析手法の理解と適用
岐⾩⾼専ディプロマポリシー：（D）
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 | 統計計的推定に関する問題を正確に解くことができる | 統計計的推定に関する問題をほぼ正確に解くことができる | 統計計的推定に関する問題を解くことができない |
| 評価項目2 | 統計的仮説検定手法に関する問題を正確に解くことができる | 統計的仮説検定手法に関する問題をほぼ正確に解くことができる | 統計的仮説検定手法に関する問題を解くことができない |
| 評価項目3 | 単回帰分析手法を具体的な数値データを対象として正確に適用することができる | 単回帰分析手法を具体的な数値データを対象としてほぼ正確に適用することができる | 単回帰分析手法を具体的な数値データを対象として適用することができない |
| 評価項目4 | 与えられた多変量データに対して重回帰分析を適用でき，推定された結果を正確に評価できる | 与えられた多変量データに対して重回帰分析を適用できる | 与えられた多変量データに対して重回帰分析を適用できない |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
3年次に学習した確率，統計の基礎を基盤とし，社会現象をモデル化する手法を理解し，実社会の問題に適用できる能力を身につけることを目標とする．
授業では，統計量の取扱手法，仮説検定手法および予測モデルに関する基礎的な内容を扱う．
授業の進め方・方法:
授業は教科書，教科書および教員作成資料を組み合わせて進める．また，授業で紹介した各種手法について，その意味を理解するだけでなく，実例を教科書・インターネット等で知り理解を深めてほしい．
英語導入計画：Technical terms
注意点:
受講上の注意：授業の内容を確実に身につけるために，予習・復習が必須である．
成績評価方法：中間試験100点＋学習状況（小テスト，レポート課題）50点とし，総得点率（％）で成績評価を行う．
授業の属性・履修上の区分
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 |
統計データの種類と１次元データの統計処理：量的・質的データ，記述統計量
（ALのレベル：C） |
統計データの種類および１次元データの特徴を表現する手法を理解する．
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| 2週 |
統計的推定１：母数（母平均，母分散）の点推定
（ALのレベル：C） |
点推定法の概要を理解している．
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| 3週 |
統計的推定２：点推定と最尤推定法
（ALのレベル：C） |
尤度関数の表現と意味を理解している．
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| 4週 |
統計的推定３：区間推定の考え方
（ALのレベル：C） |
区間推定の考え方を理解する．
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| 5週 |
統計的推定４：母平均，母分散の区間推定
（ALのレベル：C） |
母平均，母分散の信頼区間の推定方法を理解する．
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| 6週 |
統計的仮説検定１：統計的仮説検定の考え方
（ALのレベル：C） |
統計的検定の考え方を理解する．
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| 7週 |
統計的仮説検定２：平均値の差の検定（正規分布とt分布）
（ALのレベル：C） |
平均値の差の検定を通して統計的仮説検定の実際を理解する．
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| 8週 |
中間試験
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| 4thQ |
| 9週 |
２次元データの統計処理：共分散，相関係数，散布図による表現と近似曲線
（ALのレベル：C）
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２次元データの特徴を表現する手法を理解する．
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| 10週 |
最小二乗法による回帰式の予測
（ALのレベル：C）
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量的データの予測手法として最小二乗法を理解する．
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| 11週 |
多変量解析概論
（ALのレベル：C）
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多変量解析の手法と適用事例を理解する．
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| 12週 |
重回帰分析の実践
（ALのレベル：C） |
Microsoft Excelを利用した重回帰分析法を理解する．
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| 13週 |
重回帰分析の実践２
（ALのレベル：C）
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重回帰分析で得られた結果の適合度等の評価方法を理解する．
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| 14週 |
まちづくりに関わる統計データと実務・研究での活用
（ALのレベル：C） |
実務・研究領域での統計データの活用状況を理解する．
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| 15週 |
学習内容のまとめと補論
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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 |
| 基礎的能力 | 数学 | 数学 | 数学 | 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 | |
| 専門的能力 | 分野別の専門工学 | 建設系分野 | 計画 | 重回帰分析を説明できる。 | 4 | |
評価割合
| 中間試験 | 小テスト，レポート課題 | 合計 |
| 総合評価割合 | 100 | 50 | 150 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 100 | 50 | 150 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 |