到達目標
1・確率についての基礎事項と主な確率分布についての知識を身につける。
2.統計の手法を用いてデータの整理ができるようになる。
3.確率統計の手法を、工業・生産管理などの具体例に適用できるようになる。
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 | 確率の基礎事項と主な確率分布について説明でき、課題に適用できる。 | 確率の基礎事項と主な確率分布について概要を説明できる。 | 確率の基礎事項と主な確率分布について説明できない。 |
評価項目2 | 統計の手法を用いたデータ整理について説明でき、各種課題に適用できる。 | 統計の手法を用いたデータ整理について概要を説明できる。 | 統計の手法を用いたデータ整理について説明ができない。 |
評価項目3 | 統計の手法を複数挙げ、各種課題に適した手法を選択し適用することができる。 | 統計の手法を挙げることができ、説明することができる。 | 統計の手法を一つも挙げることができない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
工学技術や生産管理に、必要な確率統計の基礎的知識を身につける。
授業の進め方・方法:
講義、例題による解法の説明、自分で演習問題を解くという順で学習する。
注意点:
・確率統計の用語、記号がたくさん出てくるが、それらを確実に頭にいれること。
・ノートの記録時には、プロジェクタに表示された内容を機械的に書き写すのではなく、意味を考えながら行うこと。
・課題を解いて得られた数値の意味を考えること。
・授業中の課題において電卓が必要なので、携帯しておくこと。
・随時、宿題を課すので、次回の授業までに答案を作成すること。
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 |
確率の定義と性質1 |
確率の定義を用いて、事象の確率を算出できる。
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2週 |
確率の定義と性質2 |
条件付確率と乗法定理を利用し、積事象の確率を導出できる
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3週 |
データの整理1 |
1次元のデータの代表値と散布度を導出することができる。
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4週 |
データの整理2 |
2次元データ間の相関係数と回帰直線の方程式を導出できる。
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5週 |
確率分布1 |
確率変数と確率分布の性質を説明できる
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6週 |
確率分布2 |
二項分布の確率分布表が作成できる
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7週 |
後期中間試験 |
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8週 |
確率分布3 |
ポアソン分布に従う確率変数の確率を導出できる
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4thQ |
9週 |
確率分布4 |
正規分布と標準正規分布に従う確率が導出できる
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10週 |
標本分布と母集団 |
正規母集団から抽出した無作為標本の標本分布が導出できる
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11週 |
色々な確率分布 |
分布表を利用して、χ2分布とt分布のα点を決定することができる。
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12週 |
母数の推定 |
正規母集団の母平均の区間推定ができる
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13週 |
仮説の検定1 |
母分散が既知である正規母集団の母平均の検定ができる
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14週 |
仮説の検定2 |
母分散が未知である正規母集団の母平均の検定ができる
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15週 |
後期期末試験 |
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16週 |
試験返却・解答 |
試験返却・解答
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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 | 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 | 60 | 0 | 0 | 10 | 30 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
専門的能力 | 60 | 0 | 0 | 10 | 30 | 0 | 100 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |