到達目標
□ 基本的な確率の計算や条件付き確率の計算ができる。
□ 確率変数の期待値や分散の計算ができ、確率変数の独立性を理解している。
□ 確率密度関数、正規分布、標本平均の性質を理解している。
□ 標本の基本的な統計処理ができる。
□ 大標本の場合に、母平均の区間推定、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 | 基本的な確率の計算や条件付き確率の計算が的確にできる。 | 基本的な確率の計算や条件付き確率の計算ができる。 | 基本的な確率の計算や条件付き確率の計算ができない。 | | |
評価項目2 | 確率変数の期待値や分散の計算が的確にでき、確率変数の独立性を的確に理解している。 | 確率変数の期待値や分散の計算ができ、確率変数の独立性を理解している。 | 確率変数の期待値や分散の計算ができず、確率変数の独立性を理解していない。 | | |
評価項目3 | 確率密度関数、正規分布、標本平均の性質を的確に理解している。 | 確率密度関数、正規分布、標本平均の性質を理解している。 | 確率密度関数、正規分布、標本平均の性質を理解していない。 | | |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
確率の考え方の基礎および統計の考え方の基礎を学ぶ。
授業の進め方・方法:
教科書で扱われている中の基本的事項について教授する。
この科目は国立研究所で実験データの統計的な解析を担当していた教員が、その経験を生かし、ヒストグラム、相関係数等について講義形式で授業を行うものである。
注意点:
問題集のうち授業で扱うレベルの問題は確実にとけるよう十分復習することが必要です。
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 |
前期 |
1stQ |
1週 |
1〜4年の復習 |
場合の数
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2週 |
1〜4年の復習 |
順列、組合せ。
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3週 |
1〜4年の復習 |
円順列など
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4週 |
確率の定義と性質 |
確率の定義
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5週 |
確率の定義と性質 |
確率の基本性質
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6週 |
いろいろな確率 |
条件付き確率
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7週 |
いろいろな確率 |
乗法定理 1
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8週 |
いろいろな確率
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乗法定理 2
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2ndQ |
9週 |
いろいろな確率 |
事象の独立
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10週 |
いろいろな確率 |
反復試行
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11週 |
1次元のデータ |
度数分布、代表値
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12週 |
1次元のデータ |
散布度
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13週 |
2次元のデータ |
相関
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14週 |
2次元のデータ |
回帰直線
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15週 |
期末試験 |
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16週 |
テスト返却 |
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評価割合
| 試験 | 小テスト | 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 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 100 |
基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
専門的能力 | 80 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 100 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |