到達目標
１）１次元データと２次元データの基本的な統計量（平均と分散）を計算できる。回帰直線を求めることができる。
２）確率変数および確率変数の関数の期待値の概念が理解でき，２項分布，ポアソン分布，正規分布に従う確率変数の
平均値や分散を求めることができる．
３）２項分布はポアソン分布および正規分布で近似できることを理解し，実際に近似計算ができること．
４）正規分布，ｔ分布，χ２乗分布やF分布などを用いて統計量（母平均，母分散，母比率，適合度，独立性）
の推定と検定ができる。
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 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | 回帰直線の公式の導出ができる。 | 平均・分散・標準偏差・相関係数が計算できる。 | 平均・分散・標準偏差・相関係数が計算できない。 |
| 評価項目2 | ２項分布をポアソン分布および正規分布で近似し、ある種の確率を計算できる。 | ２項分布と正規分布を用いた簡単な計算ができる。 | ２項分布と正規分布を用いた簡単な計算ができない。 |
| 評価項目3 | 正規分布，t分布，χ２乗分布，F分布の適用要件を理解し，各種の推定と検定ができる。 | 正規分布，t分布，χ２乗分布を利用した母平均，母分散の推定および検定ができる。 | 正規分布，t分布を利用した母平均の推定および検定ができない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
実験データを整理して、何らかの結論を導くときに必要な手法である回帰分析を学習する。また、２項分布や正規分布，t分布，χ２乗
分布，F分布などの確率分布を学び、統計的な結論を導くときに必要な推定・検定の概念を学習する。具体例を通じて概念に慣れてもらう。授業中の演習問題や小テスト・レポートなどで一層の理解を図る。
授業の進め方・方法:
基本的事項や論理的内容を講義で説明し、応用については演習で学習する。演習を行う際には、初めに例題について解説し、そのあとに類題やより高度な問題に取り組んでもらう。EXCELに豊富に用意されている各種統計用の関数や検定ソフトウェアの利用方法についても解説し，応用力を高めるようにする．レポート問題も複数提出してもらう。
注意点:
学年末試験４０％、中間試験３０％、レポート３０％の割合で総合評価し、６０点以上を合格点ととする。各試験においては、達成目標に則した内容を出題する。
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
１次元データと２次元データの
整理 |
度数分布表の作成，平均値，分散
標準偏差，相関係数が計算できる．回帰直線を計算できる．
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| 2週 |
確率変数と確率分布（離散型） |
確率変数の期待値の意味が理解でき，２項分布，ポアソン分布の平均値，分散が計算できる．
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| 3週 |
確率変数と確率分布（連続型） |
２項分布が正規分布で近似できる
ことを実際に計算して確認できる．
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| 4週 |
２次元確率変数と確率分布 |
２次元確率変数の期待値および
互いに独立である条件が理解できる．
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| 5週 |
統計量と標本分布 |
標本や母集団の意味がわかり，標本平均と標本分散の分布が理解できる．
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| 6週 |
正規分布の特徴 |
標準正規分布の意味，正規分布の再現性，中心極限定理，大標本の正規分布近似が理解できる．
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| 7週 |
二項母集団と母比率 |
二項母集団，母比率，標本比率の意味が理解できる．標本比率は正規分布に従うことが理解できる．
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| 8週 |
いろいろな確率分布 |
χ２乗分布とχ２乗分布に従う標本統計量，t分布とｔ分布に従う標本統計量が説明できる．
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| 2ndQ |
| 9週 |
いろいろな確率分布（続き）
中間試験 |
F分布とχ２乗分布の関係が説明できる．
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| 10週 |
統計的推定 |
点推定が理解できる．標準正規分布，t分布を利用して，母平均，母比率の統計的区間推定ができる．
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| 11週 |
統計的推定（続き） |
χ２乗分布を利用して，母分散の
統計的区間推定が計算できる．
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| 12週 |
統計的検定 |
帰無仮説，対立仮説，有意水準と統計的両側検定，片側検定の意味が分かる．
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| 13週 |
統計的検定（母平均，母比率，母分散） |
母平均，母比率，母分散の検定が標準正規分布，t分布あるいはχ２乗分布を利用して計算できる．
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| 14週 |
統計的検定（２つの標本による
母平均の差，母分散） |
２つの標本統計量を利用して母平均の変化あるいは母分散の変化を検定することができる．
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| 15週 |
適合度の検定，独立性の検定 |
χ２乗分布を利用して，調査対象の適合性や，２つの異なる事象の
独立性を検定することができる．
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| 16週 |
期末試験 |
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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 | 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 | レポート | 合計 |
| 総合評価割合 | 70 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 | 100 |
| 基礎的能力 | 70 | 0 | 0 | ０ | 0 | 30 | 100 |
| 専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |