到達目標
１.確率変数の概念ととそれに付随した平均・分散・標準偏差の概念を理解する。
２.推定・検定の概念を理解する。
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 | 確率統計の基本事項を理解し、複合問題を解くことができる。 | 確率統計の基本事項を理解し、基本問題を解くことができる。 | 確率統計の基本事項を理解し、基本問題を解くことができない。 |
| 評価項目2 | | | |
| 評価項目3 | | | |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
自然科学や工学における数理科学的分析手法の１つであり、データの解析等に必須の知識である確率・統計の初歩を学ぶ。
授業の進め方・方法:
授業は講義と演習形式で行う。 基本事項を講義で解説し、その後演習を通して学生自らが手を動かして考えることで基
本事項の理解を確認し、計算力・思考力を養う。
注意点:
学生は予習復習等の自宅学習を励行すること。講義の進行が速いので普段から予習には特に励むこと。講義ノートの内
容を見直し、講義に関する例題・演習問題を解いておくこと。講義で示した次回予定の部分を予習しておくこと。
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 |
事象と確率、確率の基本性質 |
試行と事象、事象の確率、和事象と積事象、排反事象、確率の加法定理を理解できる。
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| 2週 |
独立試行とその確率 |
和事象の確率、余事象の確率、独立な試行を理解できる。
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| 3週 |
反復試行とその確率、条件付き確率 |
反復試行の確率、乗法定理、事象の独立と従属を理解できる。
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| 4週 |
いろいろな確率の計算、データの整理 |
ベイズの定理、事後確率、事前確率、度数分布、ヒストグラムを理解できる。
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| 5週 |
代表値、分散と標準偏差 |
相対度数、累積度数、平均値、中央値、最頻値、偏差と分散、標準偏差、仮平均を理解できる。
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| 6週 |
相関係数 |
散布図、共分散、相関係数、回帰曲線を理解できる。
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| 7週 |
第１週から第６週の復習 |
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| 8週 |
確率変数と確率分布（１） |
確率分布、確率変数の平均・標準偏差を理解できる。
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| 2ndQ |
| 9週 |
確率変数と確率分布（２） |
確率変数の１次式の平均・分散・標準偏差、独立な確率変数を理解できる。
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| 10週 |
二項分布、正規分布 |
二項分布の平均・分散・標準偏差、連続分布、ヒストグラムを理解できる。
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| 11週 |
正規分布 |
確率密度関数、正規分布曲線、確率変数の標準化、二項分布と正規分布の関係を理解できる。
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| 12週 |
母集団と標本 |
母集団と標本標本調査、無作為抽出、母集団分布、標本平均の平均と標準偏差、標本平均の分布を理解できる。
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| 13週 |
統計的推測 |
母平均の推定、信頼区間、母比率の推定を理解できる。
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| 14週 |
仮説の検定 |
母平均の検定、有意水準（危険率）、棄却域、母比率の検定を理解できる。
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| 15週 |
（期末試験） |
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| 16週 |
総復習 |
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評価割合
| 試験 | 課題 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 60 | 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 60 | 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |