到達目標
1.集合、確率の基本事項を説明できる.
2.統計的手法によりデータ整理の方法が説明できる.
3.推定,検定などの統計的考え方を説明できる.
4.実務レベルで統計の応用が説明できる。
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 | 順列、組合せおよび確率の基本的な計算ができる。 | 順列、組合せおよび確率の基本事項の説明ができる。 | 順列、組合せおよび確率の基本事項の説明ができない。 |
評価項目2 | 統計的なデーター整理ができる。 | 統計的なデーター整理方法が説明できる。 | 統計的なデーター整理方法が説明できない。 |
評価項目3 | 確率分布、推定、検定、品質管理手法など計算ができる。 | 確率分布、推定、検定、品質管理手法などが説明できる。 | 確率分布、推定、検定、品質管理手法などが説明できない。 |
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.統計手法によるデータ整理を理解する。
3.品質管理などの実用的な確率・統計を理解する。
授業の進め方・方法:
・授業は講義と演習を併せて行い、宿題を適宜課し提出を求める。
・授業は教室で対面で行うことを基本とするが、Teamsを使い録画されるので、復習時に活用することが望ましい。
注意点:
・授業の前後に1時間程度の予習,復習を行うこと。
・欠席時の演習問題は翌週必ず提出すること(用紙は何でも可)ただし、だれかにその時の課題を聞くこと。
・授業および試験では統計処理ができる電卓(関数電卓レベル)を持参すること。試験の際、忘れた場合や電池切れの時でも、スマートホンやPCなどの使用はできない。
(新型コロナウィルスの感染状況次第では、シラバスの授業内容・方法と評価割合などが変更されることがある。)
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 |
基本事項の確認 |
場合の数と順列、組合せの基本事項の説明ができる。
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2週 |
確率の基本事項 |
場合の数と具体な順列、組合せの基礎的計算ができる。
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3週 |
確率の計算で必要な基本事項1 |
確率の計算で必要な順列、組合せの問題が計算できる。 確率の定義が説明できる。
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4週 |
確率の基礎1 |
確率の基礎が説明できる。 確率の基本性質、期待値について説明できる。
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5週 |
確率の基礎2 |
条件付き確率と乗法定理、事象の独立、反復試行について説明できる。
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6週 |
確率の基礎3 |
ベイズの定理の概要を説明できる。
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7週 |
中間試験 |
中間試験
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8週 |
データの整理1 |
1次元データについて、度数分布、代表値、散布度などについて説明できる
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4thQ |
9週 |
データの整理2 |
四分位と箱ひげ図の説明ができる。
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10週 |
データの整理3 |
2次元データについて、相関や回帰直線の概要の説明ができる。
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11週 |
データの整理4 |
2次元データについて、相関や回帰直線の求め方を説明ができる。
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12週 |
確立分布1 |
確率変数と確率分布(二項分布、ポアソン分布)の説明ができる。
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13週 |
確率分布2 |
正規分布やその他確率分布について説明ができる。
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14週 |
推定と検定 |
点推定と母平均の区間推定、統計的検定の概要が説明できる。
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15週 |
期末試験 |
期末試験
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16週 |
試験返し |
試験返しと解答など
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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 | 60 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 60 |
専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 | 0 | 30 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 10 |