到達目標
(1) 確率・統計における確率論が説明できる
(2) 統計における推定が理解できる。
(3) 統計における検定が理解できる。
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
(確率・統計における確率論) | 確率・統計における複雑な確率論が十分説明できる。 | 確率・統計における基本的な確率論が説明できる。 | 確率・統計における基本的な確率論が説明できない。 |
| 評価項目2
(統計における推定) | 統計における様々な場合の推定が理解できる。 | 統計における推定が理解できる。 | 統計における推定が理解できない。 |
| 評価項目3
(統計における検定) | 統計における様々な場合の検定が理解できる。 | 統計における検定が理解できる。 | 統計における検定が理解できない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
マーケティングにおけるデータ分析で必須となる基本的な確率論を概観した後に、統計における推定と検定を学習する。
(1) 確率・統計における確率論が説明できる
(2) 統計における推定が理解できる。
(3) 統計における検定が理解できる。
授業の進め方・方法:
教員単独による講義を実施する。
なお事前に行う準備学習として、以下の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こと
（授業外学習・事後）授業内容の復習を行うこと
注意点:
<評価>
成果物を総合的に評価する。単位認定には60点以上の評定が必要である。
<授業計画>
授業計画は学生の理解度等に応じて変更する場合がある。
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 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
ガイダンス |
講義の概要について説明する。
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| 2週 |
離散確率 |
離散確率の基本的な演算ができる。
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| 3週 |
離散確率 |
離散確率の基本的な演算ができる。
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| 4週 |
連続確率 |
連続確率の概念と計算ができる。
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| 5週 |
連続確率 |
連続確率と確率分布の関係が理解できる。
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| 6週 |
点推定 |
点推定の概念が理解できる。
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| 7週 |
点推定 |
点推定の計算ができる。
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| 8週 |
区間推定 |
標準正規分布を前提とした母平均の区間推定ができる。
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| 4thQ |
| 9週 |
区間推定 |
標準正規分布を前提とし、母分散の区間推定ができる。
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| 10週 |
区間推定 |
標準正規分布を前提とした母平均が不明なときの母分散の区間推定ができる。
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| 11週 |
検定 |
検定の概念が理解できる。
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| 12週 |
検定 |
有意水準と確率分布の関係が理解できる。
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| 13週 |
検定 |
場合に対する適切な検定方法が理解できる。
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| 14週 |
検定 |
実際のデータに対して、適切な検定方法を用いて検定ができる。
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| 15週 |
期末試験 |
学習内容の確認を行う。
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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
| 成果物 | 合計 |
| 総合評価割合 | 100 | 100 |
| 基礎的能力 | 70 | 70 |
| 専門的能力 | 20 | 20 |
| 分野横断的能力 | 10 | 10 |