到達目標
・基本的な確率の計算ができる。
・統計データを数値的・視覚的に要約することができる。
・基本的な推定・検定の考え方を理解し、適用することができる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安(優) | 標準的な到達レベルの目安(良) | 最低限到達レベルの目安(可) | 未到達レベルの目安(不可) |
| 評価項目1 | 推定・検定の過程で必要となる確率を、習得した知識を活用して計算することができる。 | 習得した知識を使って、確率を計算することができる。 | 指定された公式等を使って、確率を計算することができる。 | 基本的な確率の計算ができない。 |
| 評価項目2 | 与えられた統計データを統計量や散布図等で表すことができる。また統計量や散布図の性質や限界を理解し、適切なデータの特徴説明ができる。 | 与えられた統計データを統計量や散布図等で表しデータの特徴を説明することができる。 | 与えられた統計データから散布図を作成したり、指定された統計量を計算することができる。 | 基本的な統計量の計算ができない。散布図などの作成ができない。 |
| 評価項目3 | 与えられた問題に対し、適切な手法を選択して、推定や検定を行い、結論を導くことができる。 | 指定された方法で、推定や検定を行うことができる。また、その過程を説明し、結論を説明することができる。 | 指定された方法で、推定や検定を行い、結論を説明することができる。 | 基本的な推定や検定を行うことができない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
与えられた統計データを解析する技術は、今や情報科学の分野にとどまらず、工学全般はもとより経済学など、ありとあらゆる分野で必要性を増している。本講義では、与えられた統計データに対して適切な手法を適用し結論を導き出すための、基本的な手法について学習する。
授業の進め方・方法:
原則として座学中心の授業を行う。統計リテラシーの範囲をできるだけ広く網羅し、授業内容は回ごとに内容が完結するよう構成する。理解度を確認するため原則として毎回課題を課し、次回の授業でその解説を交えながら授業を進める。
注意点:
これまで学んだ数学を復習し、確率の計算や、簡単な微分・積分の計算はできるようにしておくこと。
本科目は学修単位科目のため授業時間以外に45時間の学習を必要とする．学習内容は課題として授業内で指示する．
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 |
講義概要の説明・確率の復習 |
講義の概要を理解する。基本的な確率の計算ができる。
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| 2週 |
確率の復習
期待値、分散、標準偏差、相関係数 |
統計データから期待値、分散、標準偏差、相関係数などを計算することができる。
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| 3週 |
確率の復習
確率変数、連続型確率変数、確率密度関数 |
連続型確率分布が確率密度関数で表されることを理解し、正規分布表を用いて必要な確率を算出することができる。
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| 4週 |
中心極限定理 |
大数の法則や中心極限定理を理解し、それを利用して標本平均に関する確率を計算することができる。
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| 5週 |
推定の考え方 |
推定の考え方、および代表的な推定量の意味を理解することができる。
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| 6週 |
区間推定 |
推定の考え方に基づき、簡単な区間推定を行うことができる。
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| 7週 |
仮説検定の考え方 |
仮説検定の考え方を理解できる。仮説検定には第１種・第２種の過誤などの限界があることを理解できる。
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| 8週 |
課題 |
ここまで実施してきた課題を行う．また解説及び補足説明を行う．
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| 2ndQ |
| 9週 |
母分散の推定と検定 |
母分散の推定方法や検定方法を理解し、実際の問題に適用することができる。
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| 10週 |
カイ２乗検定 |
カイ２乗分布が独立性や適合度の検定に使えることを理解し、実際の問題に適用することができる。
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| 11週 |
平均の差の検定 |
問題設定に応じて適切なt分布を適用し、２つのグループの平均値の差の検定を行うことができる。
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| 12週 |
分散分析 |
分散分析の考え方を理解し、一元配置分散分析法を実際の問題に適用することができる。
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| 13週 |
ノンパラメトリック検定 |
パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の違いを理解し、問題設定に応じた適切なノンパラメトリック検定を行うことができる。
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| 14週 |
多重比較 |
多重比較の考え方を理解し、問題設定に応じた適切な多重比較を行うことができる。
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| 15週 |
ロジスティック回帰分析 |
回帰分析、重回帰分析の考え方を理解し、回帰直線の検定を行うことができる。また対数オッズを使ったロジスティック回帰分析を理解し、問題に適用することができる。
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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 | 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。 | 3 | 前2 |
| 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。 | 3 | 前2,前15 |
評価割合
| 課題 | 期末試験 | 合計 |
| 総合評価割合 | 10 | 90 | 100 |
| 基礎的能力 | 5 | 45 | 50 |
| 専門的能力 | 5 | 45 | 50 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 |