| 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 | 2 項分布やポアソン分布などの離散型の確率分布についての計算問題を 8割以上解くことができる. | 2 項分布やポアソン分布などの離散型の確率分布についての計算問題を6 割以上に解くことができる. | 2 項分布やポアソン分布などの離散型の確率分布についての計算問題を解くこと
できない. |
評価項目2 | 正規分布などの連続型の確率分布についての計算問題を 8 割以上解くことができる. | 正規分布などの連続型の確率分布についての計算問題をほぼ正確(6 割以上)に解くことができる. | 正規分布などの連続型の確率分布についての計算問題を解くことができない. |
評価項目3 | 多次元確率分布や標本分布などについての計算問題を 8 割以上解くことができる. | 多次元確率分布や標本分布などについての計算問題をほぼ正確(6 割以上)に解くことができる. | 多次元確率分布や標本分布などについての計算問題を解くことができない. |
評価項目4 | データの基本的な統計量に関する計算問題を 8 割以上解くことができる. | データの基本的な統計量に関する計算問題をほぼ正確(6 割以上)に解くことができる. | データの基本的な統計量に関する計算問題を解くことができない. |
評価項目5 | 確率分布を基礎とした母集団と標本という考え方により、推定に関する計算問題を 8 割以上解くこ
とができる. | 確率分布を基礎とした母集団と標本という考え方により、推定に関する計算問題を
ほぼ正確(6 割以上)に解くことができる. | 確率分布を基礎とした母集団と標本という考え方により、推定に関する計算問題を
解くことができない. |
評価項目6 | 同様に、母集団と標本という考え方により、検定に関する計算問題を 8 割以上解くことができる. | 同様に、母集団と標本という考え方により、検定に関する計算問題をほぼ正確(6 割以上)に解くことができる. | 同様に、母集団と標本という考え方により、検定に関する計算問題を解くことができない. |