到達目標
・統計的な知識をもとに自然現象の解析に役立てる。
工学を学習するにおいて，基礎学力育成を目的とした数学学習に取り組む姿勢が必要とされる．地球市民的視野で貢献できる学生を社会に送り出す上で，基礎数学学習に取り組む学生を育成することを目標とする．
・教科書の問題等が正しく解け、最終評価で60％以上を目指す．
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 | 統計的な知識をもとに自然現象の解析に役立てることが正しくできる． | 統計的な知識をもとに自然現象の解析に役立てることができる． | 統計的な知識をもとに自然現象の解析に役立てることができない． |
| 評価項目2 | | | |
| 評価項目3 | | | |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
統計学は広く様々な分野で必要とされる学問であり、この講義は、資料の整理、推定、検定を幅広く学習し、自ら自然現象を解析できる能力の育成に努める。授業内容については、授業計画内容に示す。
授業の進め方・方法:
まず教科書を読むこと。
授業中は、筆記用具を持ち、分からないことをノートに記述する。
演習問題を丁寧に解く。
課題はもちろんのこと、練習問題等を積極的に解き授業の復習をする。
注意点:
定期試験（中間・期末など）72％，課題試験8％，実力テスト・学習態度・レポート・授業への参加などを20％として，総合的に評価する．50点以上を合格とする．定期試験の得点結果は最優先される睡眠，授業妨害，携帯電話使用など授業に関係ないことをする学生は，授業不参加とみなし，さらには履修を取り消すことがある．
再評価試験を実施する
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 |
第１章 確率 １．確率の定義と性質
確率の定義と確率の基本的性質
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| 2週 |
１．２ 確率の基本性質，１．３ 期待値
確率の基本性質，期待値
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| 3週 |
２．いろいろな確率 ２．１ 条件つき確率と乗法定理
条件つき確率
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| 4週 |
２．２ 事象の独立，２．３ 反復試行
事象の独立，反復試行
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| 5週 |
２．４ ベイズの定理
ベイズの定理
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| 6週 |
第2章 データの整理 １．１ 1次元データの縮約
1次元データに縮約（視覚化）
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| 7週 |
１．２ 1次元データの縮約
1次元データに縮約（数量化）
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| 8週 |
２．１ 2次元データの縮約
相関 この週に中間試験
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| 2ndQ |
| 9週 |
２．２ ２次元データの縮約
回帰直線
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| 10週 |
２．２ ２次元データの縮約
演習
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| 11週 |
第３章 確率分布 １．１ 確率変数と確率分布
確率変数と確率分布
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| 12週 |
１．２ 離散型確率変数
二項分布
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| 13週 |
１．３ 離散型確率変数
ポアソン分布
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| 14週 |
第5章 補章 ２．いろいろな確率分布と確率密度関数
２．１ 幾何分布
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| 15週 |
期末試験
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| 16週 |
期末試験の確認
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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 | |
| 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 | |
評価割合
| 試験 | 課題 | レポートなど | 合計 |
| 総合評価割合 | 72 | 8 | 20 | 100 |
| 基礎的能力 | 72 | 8 | 20 | 100 |
| 専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 |