到達目標
● 確率や期待値の概念を理解し，それらの計算が実際にできる．
● １次元のデータの整理の仕方を学び，分散・標準偏差を理解し，定量的な判断のための準備をすることができる．
● ２次元のデータについて，相関係数・回帰直線を理解し，定量的な判断のための準備をすることができる．
● 確率変数や確率分布の概念を理解し，二項分布と正規分布の性質や特徴を捉えることができる．
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 確率や期待値の概念を理解し，それらの計算が実際にできる． | 確率や期待値の概念を理解し，それらの計算が実際に迅速・正確にできる． | 確率や期待値の概念を理解し，それらの計算が実際にできる． | 確率や期待値の計算ができない． |
| １次元のデータの整理の仕方を学び，分散・標準偏差を理解し，定量的な判断のための準備をすることができる． | １次元のデータを整理したうえで，分散・標準偏差を求め，定量的な判断のための準備をすることができた上で，実際に定量的な判断ができる． | １次元のデータを整理したうえで，分散・標準偏差を求め，定量的な判断のための準備をすることができる． | １次元のデータを整理できないか，または分散・標準偏差を求められないか，またはその両者のため，定量的な判断のための準備をすることができない． |
| ２次元のデータについて，相関係数・回帰直線を理解し，定量的な判断のための準備をすることができる． | ２次元のデータについて，相関係数・回帰直線を求め，定量的な判断のための準備をすることができた上で，実際に定量的な判断ができる． | ２次元のデータについて，相関係数・回帰直線を求め，定量的な判断のための準備をすることができる． | ２次元のデータについて，相関係数・回帰直線を求められず，定量的な判断のための準備をすることができない． |
| 確率変数や確率分布の概念を理解し，二項分布と正規分布の性質や特徴を捉えることができる． | 確率変数や確率分布の概念を理解し，二項分布や正規分布に従う確率変数に対して，平均や分散が迅速に求められ，二項分布や正規分布の性質や特徴を説明できる． | 確率変数や確率分布の概念を理解し，二項分布や正規分布に従う確率変数に対して，平均や分散が求められる． | 確率変数や確率分布の概念が理解できず，二項分布や正規分布に従う確率変数に対して，平均や分散が求められない． |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
１，２学年学習範囲の数学を基礎として，自然科学および工学で必要な確率・統計学の基本を習得させることを目標に講義する．問題演習も随時併せて行い，確率や統計学的な発想・計算技術を定着させる．
授業の進め方・方法:
● 予習していることを前提に授業を進めるので，毎回全員それなりの時間の予習は不可欠である．予習する範囲は，下の授業計画をもとにしつつ，実際の授業進行の状況を観察し，各自適切に判断せよ．教科書の問題は全問，予めノ－トに解答するようにしておくことが望ましい．
●事前に行う準備学習として，前回の講義の復習および予習を行ってから授業に臨むこと．
●(授業外学習・事前) 授業内容を予習しておく。(授業外学習・事後) 授業内容に関する課題を解く。
注意点:
● 予習のとき，不足しているような知識があれば，教科書，参考書などを読んだり，また図書館で調べたりして，自分の努力で解決する姿勢を持って欲しい．その上でどうしても判らないというときに，他の学生や担当の教員からヒントを得るようにして欲しい．他人任せの安易な態度をとったり，「解らないから覚えてしまえ」といった思考の停止につながる態度は，学力の向上を妨げる．
● 授業計画は，学生の理解度に応じて変更する場合がある．
● 本科目では、60点以上の評価で単位を認定する。
● 評価が60点に満たない者は、願い出により追認試験を受けることができる。追認試験の結果、単位の修得が認められた者にあっては、その評価を60点とする。
● 本科目は履修単位であるが、授業外学習も必要である。
● 授業外学習・事前：授業内容を予習しておく。授業外学習・事後：授業内容に関する課題を解く。
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 |
確率 |
第１章§１ 確率の定義と性質，全般の復習
1.1 確率の定義
1.2 確率の基本性質
1.3 期待値
● 本科目は履修単位であるが，授業外学習も必要である。
● 授業外学習・事前：授業内容を予習しておく。授業外学習・事後：授業内容に関する課題を解く。
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| 2週 |
確率 |
第１章§2 いろいろな確率
2.1 条件つき確率と乗法定理
● 本科目は履修単位であるが、授業外学習も必要である。
● 授業外学習・事前：授業内容を予習しておく。授業外学習・事後：授業内容に関する課題を解く。
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| 3週 |
確率 |
第１章§2 いろいろな確率
2.2 事象の独立
● 本科目は履修単位であるが、授業外学習も必要である。
● 授業外学習・事前：授業内容を予習しておく。授業外学習・事後：授業内容に関する課題を解く。
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| 4週 |
確率，データの整理 |
第１章§２ いろいろな確率
2.3 反復試行
第２章§１ 1次元のデータ
1.1 度数分布
● 本科目は履修単位であるが、授業外学習も必要である。
● 授業外学習・事前：授業内容を予習しておく。授業外学習・事後：授業内容に関する課題を解く。
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| 5週 |
データの整理 |
第２章§１ 1次元のデータ
1.2 代表値
1.3 散布度
● 本科目は履修単位であるが、授業外学習も必要である。
● 授業外学習・事前：授業内容を予習しておく。授業外学習・事後：授業内容に関する課題を解く。
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| 6週 |
データの整理 |
第２章§１ 1次元のデータ
1.3 散布度
第２章§２ 2次元のデータ
2.1 相関
● 本科目は履修単位であるが、授業外学習も必要である。
● 授業外学習・事前：授業内容を予習しておく。授業外学習・事後：授業内容に関する課題を解く。
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| 7週 |
データの整理・演習 |
第２章§２ 2次元のデータ
2.1 相関
2.2 回帰直線
（演習）
● 本科目は履修単位であるが、授業外学習も必要である。
● 授業外学習・事前：授業内容を予習しておく。授業外学習・事後：授業内容に関する課題を解く。
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| 8週 |
中間試験 |
中間試験までに進んだ内容を習得する。
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| 2ndQ |
| 9週 |
9回 中間試験の返却・解答解説・講評
確率分布 |
第３章§１ 確率変数と確率分布
1.1 確率変数と確率分布
● 本科目は履修単位であるが、授業外学習も必要である。
● 授業外学習・事前：授業内容を予習しておく。授業外学習・事後：授業内容に関する課題を解く。
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| 10週 |
確率分布 |
第３章§１ 確率変数と確率分布
1.1 確率変数と確率分布
1.2 二項分布
● 本科目は履修単位であるが、授業外学習も必要である。
● 授業外学習・事前：授業内容を予習しておく。授業外学習・事後：授業内容に関する課題を解く。
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| 11週 |
確率分布 |
第３章§１ 確率変数と確率分布
1.4 連続型確率分布
● 本科目は履修単位であるが、授業外学習も必要である。
● 授業外学習・事前：授業内容を予習しておく。授業外学習・事後：授業内容に関する課題を解く。
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| 12週 |
確率分布 |
第３章§１ 確率変数と確率分布
1.5 連続型確率分布の平均と分散
● 本科目は履修単位であるが、授業外学習も必要である。
● 授業外学習・事前：授業内容を予習しておく。授業外学習・事後：授業内容に関する課題を解く。
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| 13週 |
確率分布 |
第３章§１ 確率変数と確率分布
1.6 正規分布
● 本科目は履修単位であるが、授業外学習も必要である。
● 授業外学習・事前：授業内容を予習しておく。授業外学習・事後：授業内容に関する課題を解く。
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| 14週 |
確率分布・演習 |
第３章§１ 確率変数と確率分布
1.7 二項分布と正規分布の関係
（演習）
● 本科目は履修単位であるが、授業外学習も必要である。
● 授業外学習・事前：授業内容を予習しておく。授業外学習・事後：授業内容に関する課題を解く。
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| 15週 |
学期末試験 |
学期末試験までに進んだ内容を習得する。
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| 16週 |
学期末試験の返却・解答解説・講評 |
本科目で学んだ内容全体を見直し，習得する。
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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。 | 3 | 前1,前2,前3,前4,前8,前16 |
| 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。 | 3 | 前8,前16 |
| 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4,前5,前6,前8,前16 |
| 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 | |
評価割合
| 試験 | 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 | 80 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 100 |
| 基礎的能力 | 80 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 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 |