到達目標
1.条件付き確率を含めた確率の概念が理解でき、事象の確率を計算することができること。
2.確率変数の平均・分散を求めることができること。
3.2次元のデータについて相関係数・回帰直線を求めることができること。
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 | 中心極限定理を理解し, 標本から条件を満たす確率を求めることができる。 | 連続型確率変数と確率分布の概念を理解し、確率分布の定義から平均、分散等の統計量を求ることができる。 | 連続型確率変数と確率分布の概念を理解できず、確率分布の定義から平均、分散等の統計量を求ることができない。 |
評価項目2 | 母集団の特性を理解し、正確に母数を推定することができる。 | 母平均、母分散、母比率の区間推定について、信頼度の意味が分かり、信頼区間を作成できる。 | 母平均、母分散、母比率の区間推定について、信頼度の意味が分からず、信頼区間を作成できない。 |
学科の到達目標項目との関係
【本校学習・教育目標(本科のみ)】 2
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【プログラム学習・教育目標 】 B
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教育方法等
概要:
数理統計学の基礎(確率と統計)について講義を行う。確率論は16 世紀から17 世紀にかけてカルダーノ、パスカル、フェルマーなどにより数学の一分野となっていった。19 世紀初めにコロモゴロフにより公理的確率論が確立し,現在では株価など偶然性を伴う現象の解析にはなくてはならない。統計学は経験的に得られたバラツキのあるデータから、応用数学の手法を用いて数値上の性質や規則性あるいは不規則性を見いだす。そのため,、医学、薬学、経済学、社会学、心理学、言語学など、自然科学・社会科学・人文科学の実証分析を伴う分野について、必須の学問となっている。
授業の進め方・方法:
講義と演習形式で行う。
注意点:
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 |
連続型確率変数と確率分布① |
連続型確率変数を理解し、分布関数と確率密度関数の関係を理解することができる。
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2週 |
連続型確率変数と確率分布② |
一様分布を理解することができる。
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3週 |
連続型確率変数と確率分布③ |
積率母関数から平均・分散を求めることができる。
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4週 |
連続型確率変数と確率分布④ |
正規分布、及び、標準正規分布を理解することができる。
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5週 |
確率変数の関数 |
平均の線形性、及び、独立な場合の分散の関係式を理解することができる。
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6週 |
母集団と標本 |
母集団と標本を理解することができる。
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7週 |
統計量と標本分散 |
大数の法則、中心極限定理を理解することができる。
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8週 |
二項分布と正規分布の関係 |
中心極限定理を用いて、二項分布と正規分布の関係を理解することができる。
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4thQ |
9週 |
いろいろな確率① |
カイ二乗分布を理解することができる。
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10週 |
いろいろな確率② |
t分布、F分布を理解することができる。
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11週 |
点推定 |
点推定を求める。不偏分散が標本分散の不偏推定量であることを理解することができる。
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12週 |
母平均の区間推定① |
母分散が既知の場合の母平均の区間推定を行うことができる。
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13週 |
母平均の区間推定② |
母分散が未知の場合の母平均の区間推定を行うことができる。
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14週 |
母分散の区間推定 |
母分散の区間推定を行うことができる。
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15週 |
母比率の区間推定 |
母比率の区間推定を行うことができる。
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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
| 試験 | 課題等 | 合計 |
総合評価割合 | 60 | 40 | 100 |
基礎的能力 | 60 | 40 | 100 |