到達目標
確率の概念を理解し,様々な場合での確率計算ができる.
平均,分散,相関係数などの概念を用いて1次元および2次元データの処理ができる.
確率分布関数の意味が理解できる.
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 | 最低限到達レベルの目安(可) | 未到達レベルの目安 |
総 合 | 到達目標を十分優れた内容で達成し、課題提出を行えた者 | 到達目標を平均的レベルで達成し、課題提出を行えた者 | 担当教員の支援・指導を受けながら、到達目標の最低限を達成し、課題提出を行えた者 | 担当教員の大きな支援・指導があったにもかかわらず、到達目標の達成や課題内容が伴わなかった者 |
課 題 | 提出締切が守られ、内容も平均より十分優れているもの | 提出締切が守られ、内容が平均レベルのもの | 遅れながらも提出され、最低限の内容のもの | 未提出及び大幅な遅れで内容が伴わないもの |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
確率・統計の基本およびデータ処理の初歩を修得する.
その概念と意味,複雑な確率計算を実行する方法,1次元データを特徴づける基本的な量を求める方法と意味,2次元データの定量的な特徴などについて学習する.また二項分布,ポアソン分布,正規分布などの代表的な確率分布関数について学習する.
授業の進め方・方法:
基礎原理の説明に加えて,なるべく多くの問題演習を通して理解を得ることを目的とする.
注意点:
2年次までに学んだ数学の知識を存分に活用する.特に順列・組合せは必須なので,適宜復習しておくこと.
授業計画
|
|
週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
後期 |
3rdQ |
1週 |
ガイダンス 順列と組合せの復習
|
順列と組合せの計算ができる.
|
2週 |
確率の定義と基本的性質 期待値 |
確率の定義と基本的性質が整理できる. 期待値の計算ができる.
|
3週 |
条件付き確率と乗法定理 |
条件付き確率と乗法定理の意味が理解できる.
|
4週 |
事象の独立,反復試行,ベイズの定理 |
事象の独立,反復試行,ベイズの定理の意味が理解できる.
|
5週 |
色々な確率の問題 |
3週・4週の知識をもとに,色々な確率の問題が解ける.
|
6週 |
度数分布,代表値,散布度 |
度数分布,代表値,散布度の意味が理解できる.
|
7週 |
相関1 |
2次元データの相関が計算できる.
|
8週 |
相関2 |
2次元データの相関が計算できる.
|
4thQ |
9週 |
回帰直線 |
2次元データの回帰直線が計算できる.
|
10週 |
二項分布1 |
二項分布の意味を理解できる.
|
11週 |
二項分布2 |
二項分布の意味を理解できる.
|
12週 |
ポアソン分布 |
ポアソン分布の意味を理解できる.
|
13週 |
正規分布1 |
正規分布の意味を理解できる.
|
14週 |
正規分布2 |
正規分布の意味を理解できる.
|
15週 |
学年末試験 |
後期の学習内容が総合的に理解できる.
|
16週 |
学年末試験の解説 |
後期の学習内容が総合的に理解できる.
|
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
| 試験 | 課題 | 合計 |
総合評価割合 | 70 | 30 | 100 |
基礎的能力 | 55 | 20 | 75 |
専門的能力 | 15 | 10 | 25 |