到達目標
(1)確率及び統計量(単回帰分析を含む)の計算ができる。
(2)種々の確率分布の説明及びそれらを用いた計算(推定、検定を含む)ができる。
(3)線形計画法(図解法、シンプレックス法)に関する説明及び計算ができる。
(4)重回帰分析の概要及び計算結果について説明ができる。
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 |
統計・確率 | 確率及び統計量(単回帰分析を含む)の計算ができる。 | 確率及び統計量の基礎的な計算ができる。 | 確率及び統計量の基礎的な計算ができない。 |
確率分布と推測統計学 | 種々の確率分布の説明及びそれらを用いた計算(推定、検定を含む)ができる。 | 種々の確率分布の説明及びそれらを用いた基礎的な計算ができる。 | 種々の確率分布の説明及びそれらを用いた基礎的な計算ができない。 |
線形計画法 | 線形計画法(図解法、シンプレックス法)に関する説明及び計算ができる。 | 線形計画法に関する説明及び基礎的な計算ができる。 | 線形計画法に関する説明及び基礎的な計算ができない。 |
重回帰分析 | 重回帰分析の概要及び計算結果について説明ができる。 | 重回帰分析の概要の説明及び計算結果の基礎的な説明ができる。 | 重回帰分析の概要の説明及び計算結果の基礎的な説明ができない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
確率及び統計学の基礎的内容(記述統計、確率分布、標本分布、統計的推定、統計的検定、多変量解析、最適化手法)について講述した上で、具体的な問題を対象に演習を行う。
授業の進め方・方法:
講義と演習の組み合わせにより授業を進める。
期末試験(100%)で評価する。
注意点:
■受講者へのコメント
以下に示す事前学習と事後学習を必ず遂行することによって各講義の理解度を常に自己評価し、不十分な場合には質問するなど積極的な学習姿勢が求められる。
【事前学習】(授業を受ける前に取り組まなければならない事項)
・次回の授業範囲を教科書や参考書等(シラバス参照)を用いて予習しておくこと。
・必要に応じて、シラバスに記載している教科書や参考書以外のものも活用すること。
【事後学習】(次の授業までに取り組まなければならない事項)
・授業中に指定した自由課題に取り組むこと。
・教科書や参考書等(シラバス参照)の例題や演習問題等に取り組むこと。
・必要に応じて、シラバスに記載している教科書や参考書以外の例題や演習問題等にも取り組むこと。
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
前期 |
1stQ |
1週 |
1変数データの整理 |
1変数データの整理ができる。
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2週 |
2変数データの整理 |
2変数データの整理ができる。
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3週 |
離散的な確率分布(1) |
離散的な確率分布に関する計算ができる。
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4週 |
離散的な確率分布(2) |
離散的な確率分布に関する計算ができる。
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5週 |
連続的な確率分布 |
連続的な確率分布に関する計算ができる。
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6週 |
ポアソン分布と指数分布 |
ポアソン分布と指数分布に関する計算ができる。
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7週 |
2変数の確率分布(1) |
2変数の確率分布に関する計算ができる。
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8週 |
2変数の確率分布(2) |
2変数の確率分布に関する計算ができる。
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2ndQ |
9週 |
正規分布 |
正規分布に関する計算ができる。
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10週 |
大数の法則と中心極限定理 |
大数の法則と中心極限定理を説明できる。
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11週 |
χ2分布 |
χ2分布に関する計算ができる。
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12週 |
t分布 |
t分布に関する計算ができる。
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13週 |
F分布、ガンベル分布 |
F分布に関する計算ができる。さらに、ガンベル分布の簡単な説明ができる。
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14週 |
点推定と最尤推定法 |
点推定と最尤推定ができる。
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15週 |
期末試験 |
第1~13週の項目に関する問題を解くことができる。
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16週 |
期末試験の返却と解説 |
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後期 |
3rdQ |
1週 |
区間推定の考え方と種類 |
区間推定の考え方と種類を説明できる。
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2週 |
母平均の推定 |
母平均の推定ができる。
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3週 |
母平均の差の推定 |
母平均の差の推定ができる。
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4週 |
母分散の推定、母分散の比の推定 |
母分散の推定、母分散の比の推定ができる。
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5週 |
母比率の推定、母比率の差の推定、母相関係数の推定 |
母比率の推定、母比率の差の推定、母相関係数の推定ができる。
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6週 |
検定の考え方と種類 |
検定の考え方と種類を説明できる。
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7週 |
母平均の検定、母平均の差の検定 |
母平均の検定、母平均の差の検定ができる。
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8週 |
母分散の検定、母分散の比の検定 |
母分散の検定、母分散の比の検定ができる。
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4thQ |
9週 |
母比率の検定、母比率の差の検定 |
母比率の検定、母比率の差の検定ができる。
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10週 |
母相関係数の検定 |
母相関係数の検定ができる。
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11週 |
適合度の検定、独立性の検定 |
適合度の検定、独立性の検定ができる。
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12週 |
一元配置分散分析 |
一元配置分散分析ができる。
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13週 |
重回帰分析 |
重回帰分析の概要と計算結果について説明できる。
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14週 |
線形計画法 |
図解法及びシンプレックス法に関する計算ができる。
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15週 |
期末試験 |
前期第14週及び後期第1~14週の項目に関する問題を解くことができる。
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16週 |
期末試験の返却と解説 |
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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 | 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 | 前3,前4,前5 |
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 | 前3,前4,前5 |
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 | 前1 |
2次元のデータを整理して散布図を作成し、相関係数・回帰直線を求めることができる。 | 3 | 前2 |
専門的能力 | 分野別の専門工学 | 建設系分野 | 計画 | 二項分布、ポアソン分布、正規分布(和・差の分布)、ガンベル分布、同時確率密度関数を説明できる。 | 4 | 前6,前7,前8,前9,前13 |
重回帰分析を説明できる。 | 4 | 後13 |
線形計画法(図解法、シンプレックス法)を説明できる。 | 4 | 後14 |
評価割合
| 期末試験 | 合計 |
総合評価割合 | 100 | 100 |
基礎的能力 | 60 | 60 |
応用的能力 | 40 | 40 |