到達目標
①データ処理の手法を学習する。
②さまざまな確率分布を学習する。
③区間推定の概念と手法を理解する。
④仮説検定の概念と手法を理解する。
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 | 各授業項目の内容を理解し、応用できる。 | 各授業項目の内容を理解している。 | 各授業項目の内容を理解していない。 |
| 評価項目2 | | | |
| 評価項目3 | | | |
学科の到達目標項目との関係
学習・教育到達度目標 (B)
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学習・教育到達度目標 (C)
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教育方法等
概要:
ビジネスデータの解析に必要な統計学の基本知識と、Excelを用いたデータ解析の理論と実践を学習する。
授業の進め方・方法:
中間試験は授業時間中に50分間の試験を実施する。期末試験は50分間の試験を実施する。
定期試験を80%、自学自習課題の実施状況を20%として総合的に評価し、60点以上を合格とする。
注意点:
授業の理解度を確認するための課題を出す。締め切りを厳守すること。
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 |
統計学のための資料整理① |
Excelの基本的な操作の確認
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| 2週 |
統計学のための資料整理② |
度数分布表とヒストグラムの作成
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| 3週 |
確率論の基本① |
確率の定義，確率変数と確率分布
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| 4週 |
確率論の基本② |
確率変数の平均値・分散
確率変数の標準化
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| 5週 |
有名な確率分布① |
一様分布，ベルヌーイ分布，二項分布
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| 6週 |
有名な確率分布② |
正規分布，ｔ分布，χ2分布，F分布
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| 7週 |
中間試験 |
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| 8週 |
母集団と標本抽出① |
標本の抽出，普遍性と普遍分散
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| 2ndQ |
| 9週 |
母集団と標本抽出② |
中心極限定理
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| 10週 |
推定① |
最尤推定法，区間推定
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| 11週 |
推定② |
母平均の推定，母比率の推定
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| 12週 |
統計的検定① |
統計的検定の仕組みと有意水準の意味
母平均の検定
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| 13週 |
統計的検定② |
母比率の検定，母分散の検定
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| 14週 |
統計的検定③ |
等分散の検定
第1種の誤りと第2種の誤り
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| 15週 |
まとめ |
期末試験解答用紙の返却と解説
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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
| 試験 | 課題 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 80 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 80 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 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 |