到達目標
1.集合と確率の関係を説明できる.
2.確率の基本的な概念を説明できる.
3.品質管理における確率統計の位置づけを説明できる.
4.統計の手法を用いてデータの整理を行うことができる.
5.推定,検定の概念を説明できる.
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 | 集合,確率に関するデータ処理を行うことができる. | 集合と確率の関係,確率の基本的な概念を説明できる. | 集合と確率の関係,確率の基本的な概念を説明できない. |
評価項目2 | 品質管理における統計に関わるデータ処理を行うことができる. | 品質管理における確率統計の位置づけを説明できる. | 品質管理における確率統計の位置づけを説明できない. |
評価項目3 | 推定,検定に関するデータ処理を行うことができる. | 推定,検定の概念を説明できる. | 推定,検定の概念を説明できない.
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学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
1.確率統計の基本的な概念を理解する.
2.データ整理と確率統計の関係を理解する.
3.実社会(例えば,品質管理)における確率統計の位置づけを理解する.
授業の進め方・方法:
授業は,講義を中心に,演習を併せて行う.
注意点:
・授業の前後に1時間程度の予習,復習を行うこと.
・授業中に終了しなかった演習問題は,課題として提出を求める.
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 |
集合 |
ベン図と論理式,集合と論理回路,基本論理演算について説明できる.
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2週 |
確率1 |
場合の数,数学的確率と統計的確率について説明できる.
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3週 |
確率2 |
条件付き確率,確率変数,確率分布,確率密度関数,期待値,分散,標準偏差ついて,説明できる.
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4週 |
品質管理における確率・統計1 |
平均値とばらつき,ヒストグラムから求める平均と標準偏差,不良率と2項分布,ポアソン分布について説明できる.
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5週 |
品質管理における確率・統計2 |
母集団とサンプル,確率変数,期待値,統計量の分布,数字のまるめについて説明できる.
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6週 |
変数間の関係1 |
散布図,相関係数について説明できる.
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7週 |
変数間の関係2 |
回帰直線について説明できる.
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8週 |
中間試験 |
中間試験
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4thQ |
9週 |
データの整理1 |
1変量を対象としたデータの要約(ヒストグラム,中央値,最頻値,分散,標準偏差)について説明できる.
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10週 |
データの整理2 |
2変量を対象としたデータの要約(共分散,相関係数,回帰直線)について説明できる.
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11週 |
推定1 |
点推定と不変量推定,標本平均と標本分散,母平均と母分散について説明できる.
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12週 |
推定2 |
区間推定と分布(t分布,カイ2乗分布),母平均の区間推定と母分散の区間推定について説明できる.
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13週 |
検定1 |
検定の種類について説明できる.
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14週 |
検定2 |
検定と分布(t分布とF分布)について説明できる.
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15週 |
期末試験 |
期末試験
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16週 |
試験解説と総括 |
間違った問題を解くことができる.
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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 | 整式の加減乗除の計算や、式の展開ができる。 | 2 | |
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 | |
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 | |
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 | |
専門的能力 | 分野別の専門工学 | 情報系分野 | 情報数学・情報理論 | 集合に関する基本的な概念を理解し、集合演算を実行できる。 | 3 | |
集合の間の関係(関数)に関する基本的な概念を説明できる。 | 2 | |
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 | 0 | 40 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 30 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 40 |
専門的能力 | 30 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 50 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 10 |