到達目標
（１）条件付き確率，ベイズの定理を理解し確率計算ができる。
（２）データ整理の手法を理解し，基本的なデータ分析ができる．
（３）代表的な確率分布を理解し，正規分布を用いて確率計算ができる．
（４）簡単な区間推定，仮説検定ができる．
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 |
| 条件付き確率，ベイズの定理 | 充分に理解し、確率計算ができる | ある程度理解し、計算ができる | 理解と計算が不十分 |
| データ整理の手法 | 充分に理解し、基本的なデータ分析ができる | ある程度理解し、簡単なデータ分析ができる | 理解と分析が不十分 |
| 代表的な確率分布 | 正規分布を用いて確率計算ができる | 正規分布のある程度理解し、確率計算ができる。 | 理解と計算が不十分 |
| 簡単な区間推定，仮説検定 | 理解と計算ができる | ある程度できる | 全くできない |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
確率の基本法則と計算方法，資料の整理と分析の基本的方法を学ぶ．標準正規分布を学び，確率計算ができるようになる．標本から母集団の性質を推定・検定する方法を学ぶ．
授業の進め方・方法:
試験期間中に，前期中間試験，前期末試験，後期中間試験，学年末試験を行う．
また，授業時間内に，適宜，小テストを行う．
注意点:
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 |
オリエンテーション |
釣り銭の問題を考えることにより，確率・統計を学ぶ目的を述べる．
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| 2週 |
事象と確率：事象，確率 |
事象と確率，条件付き確率と乗法定理，ベイズの定理，反復試行，期待値について学ぶ．
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| 3週 |
事象と確率：条件付き確率と乗法定理 |
事象と確率，条件付き確率と乗法定理，ベイズの定理，反復試行，期待値について学ぶ．
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| 4週 |
事象と確率：ベイズの定理，試行の独立と反復試行 |
事象と確率，条件付き確率と乗法定理，ベイズの定理，反復試行，期待値について学ぶ．
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| 5週 |
事象と確率：期待値 |
事象と確率，条件付き確率と乗法定理，ベイズの定理，反復試行，期待値について学ぶ．
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| 6週 |
資料の整理と分析：度数分布，四分位数，箱ひげ図 |
度数分布，四分位数と箱ひげ図，平均，分散，標準偏差を学ぶ
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| 7週 |
資料の整理と分析：分散，標準偏差 |
度数分布，四分位数と箱ひげ図，平均，分散，標準偏差を学ぶ
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| 8週 |
資料の整理と分析：変数変換，２次元の資料 |
度数分布，四分位数と箱ひげ図，平均，分散，標準偏差を学ぶ
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| 2ndQ |
| 9週 |
演習 |
第２～８週の復習と練習
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| 10週 |
資料の整理と分析：相関係数 |
回帰分析を学ぶ．
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| 11週 |
資料の整理と分析：回帰分析 |
回帰分析を学ぶ．
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| 12週 |
確率分布 ：確率変数，平均と分散 |
確率変数，平均，分散，二項分布，連続型確率変数を学ぶ．
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| 13週 |
確率分布：二項分布，ポアソン分布 |
確率変数，平均，分散，二項分布，連続型確率変数を学ぶ．
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| 14週 |
確率分布：連続型確率変数，確率密度関数 |
確率変数，平均，分散，二項分布，連続型確率変数を学ぶ．
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| 15週 |
演習 |
第１０～１４週の復習と練習
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| 16週 |
確率分布：正規分布 |
標準正規分布，標準化，標準正規分布表を用いた確率計算を学ぶ．
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| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
確率分布：標準正規分布表を用いた確率計算，二項分布との関係 |
標準正規分布，標準化，標準正規分布表を用いた確率計算を学ぶ．
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| 2週 |
確率分布：多次元確率変数の平均と分散 |
多次元確率変数の平均と分散を学ぶ
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| 3週 |
確率分布：母集団と標本，乱数 |
母集団と標本の関係、，カイ２乗分布，ｔ分布，Ｆ分布を学ぶ．
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| 4週 |
確率分布：統計量と標本分布 |
母集団と標本の関係、，カイ２乗分布，ｔ分布，Ｆ分布を学ぶ．
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| 5週 |
確率分布：ランダム回答法 |
母集団と標本の関係、，カイ２乗分布，ｔ分布，Ｆ分布を学ぶ．
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| 6週 |
確率分布：カイ２乗分布，ｔ分布，Ｆ分布，推定の考え方 |
母集団と標本の関係、，カイ２乗分布，ｔ分布，Ｆ分布を学ぶ．
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| 7週 |
推定と仮説検定：平均の推定、分散の推 |
平均の区間推定，分散の区間推定を学ぶ．
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| 8週 |
演習 |
第１６～２３週の復習と練習
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| 4thQ |
| 9週 |
推定と仮説検定：仮説検定の考え方 |
平均の検定，分散の検定，平均の差の検定、等分散の検定を学ぶ．
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| 10週 |
推定と仮説検定：平均の検定 |
平均の検定，分散の検定，平均の差の検定、等分散の検定を学ぶ．
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| 11週 |
推定と仮説検定：分散の検定 |
平均の検定，分散の検定，平均の差の検定、等分散の検定を学ぶ．
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| 12週 |
推定と仮説検定：平均の差の検定 |
平均の検定，分散の検定，平均の差の検定、等分散の検定を学ぶ．
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| 13週 |
推定と仮説検定：等分散の検定 |
平均の検定，分散の検定，平均の差の検定、等分散の検定を学ぶ．
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| 14週 |
推定と仮説検定：独立性の検定 |
第２５～２９週の復習と練習
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| 15週 |
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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 |
| 専門的能力 | 分野別の工学実験・実習能力 | 化学・生物系分野【実験・実習能力】 | 分析化学実験 | 代表的な定性・定量分析装置としてクロマト分析(特にガスクロ、液クロ)や、物質の構造決定を目的とした機器(吸光光度法、X線回折、NMR等)、形態観察装置としての電子顕微鏡の中の代表的ないずれかについて、その原理を理解し、測定からデータ解析までの基本的なプロセスを行うことができる。 | 4 | |
評価割合
| 試験 | 演習・小テスト | 合計 |
| 総合評価割合 | 70 | 30 | 100 |
| 基礎的能力 | 35 | 15 | 50 |
| 専門的能力 | 35 | 15 | 50 |