到達目標
(1)統計的手法に関する基礎的な力を身につける。
(2)データの処理方法や解析方法について理解できる。
(3)統計数字を正しく理解し、データ分析ができる。
(3)統計的手法の基礎的な知識を活かして、卒業研究での活用ができる。
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 |
到達目標1 | 身に付けた統計的手法を使って、それぞれのデータについて、どのように分析したら良いのか説明できる。 | 統計的手法に関する基礎的な力を身につける。 | 統計的手法に関する基礎的な力を身につけていない。 |
到達目標2 | データの処理方法や解析方法について理解し、発展的な問題も解くことができる。 | データの処理方法や解析方法について理解できる。 | データの処理方法や解析方法について理解できない。 |
到達目標3 | 統計数字を正しく理解して、ニーズに合わせたデータ分析ができる。 | 統計数字を正しく理解し、データ分析ができる。 | 統計数字を正しく理解し、データ分析ができない。 |
到達目標4 | 分析手法を応用した卒業研究を行うことができる。その成果を発表することができる。 | 統計的手法の基礎的な知識を活かして、卒業研究での活用ができる。 | 統計的手法の基礎的な知識を活かして、卒業研究での活用ができない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
統計学の基本的な知識は、様々な分野で用いられている。
統計学を学ぶために必要な偏差や分散の計算から、統計的推定、統計的検定の理論まで、統計学の基礎を習得する。
4年次までの数学の基礎知識や応用知識を使って、微分方程式・偏微分・重積分の解き方を学ぶ。
授業の進め方・方法:
(1)データ処理を行う為の統計処理の基礎を学習し、商船の専門知識への応用力をつける。
(2)記述統計学では、調査対象とするデータを収集・整理して、必要な情報を的確に取り出す方法を学ぶ。
(3)推測統計学では、調査対象である母集団から一部を取り出し、そのデータから母集団全体の分布を推測する方法を学ぶ。
(4)分析した結果をどう読むのか、どのような方法で分析すればよいのかなど、実際のデータを統計処理に活用できるようにする。
注意点:
(1) 専門科目の基礎となる科目であるため、学習内容をしっかりと身に付ける必要がある。
(2) 学習内容の定着には、日々の予習復習が不可欠である。教科書・問題集などを活用して主体的に学習すること。
(3) 課題を出題するので期限期限を守ること。
(4) 学習内容についてわからないことがあれば、積極的に質問すること。
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 |
前期 |
1stQ |
1週 |
1.統計学とは |
1-(1) 統計学を理解することができる。
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2週 |
1.統計学とは |
1-(2) 情報・データ・集合・変動を理解することができる。 1-(3) 記述統計学と推測統計学の違いを理解することができる。
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3週 |
2.記述統計学 |
2-(1) 集団の特徴(代表値)を理解することができる。
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4週 |
2.記述統計学 |
2-(2) 度数分布表を作成し、標準偏差と分散を求めることができる。
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5週 |
2.記述統計学 |
2-(3) 度数分布表からヒストグラムを作成することができる。
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6週 |
3.記述統計学 |
3-(1) 基準値と偏差値を理解することができる。
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7週 |
3.記述統計学 |
3-(2) 基準値と偏差値を理解することができる。
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8週 |
3.記述統計学 |
3-(3) 集団の特徴(正規分布・標準正規分布)を理解することができる。
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2ndQ |
9週 |
3.記述統計学 |
3-(3) 集団の特徴(正規分布・標準正規分布)を理解することができる。
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10週 |
4.相関分析 |
4-(1) 相関の考え方を理解することができる。
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11週 |
4.相関分析 |
4-(2) 分析対象に合せた分析方法を理解することができる。
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12週 |
4.相関分析 |
4-(2) 分析対象に合せた分析方法を理解することができる。
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13週 |
4.相関分析 |
4-(3) 分析対象に合せた分析方法で相関を求めることができる。
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14週 |
4.相関分析 |
4-(3) 分析対象に合せた分析方法で相関を求めることができる。
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15週 |
前期末試験 答案返却・解説 |
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16週 |
5.EXCELを使った相関分析 |
5-(1) 相関の考え方を使って、EXCELで計算することができる。
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後期 |
3rdQ |
1週 |
5.EXCELを使った相関分析 |
5-(2) 分析対象に合せた分析方法で求めることができる。
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2週 |
6.推測統計学 |
6-(1) 母集団と標本の違いを理解することができる。
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3週 |
6.推測統計学 |
6-(2) 標本統計量を理解することができる。
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4週 |
6.推測統計学 |
6-(2) 標本統計量を理解することができる。
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5週 |
6.推測統計学 |
6-(3) 中心極限定理を理解することができる。
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6週 |
6.推測統計学 |
6-(3) 中心極限定理を理解することができる。
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7週 |
7.統計的推定 |
7-(1) 標本的推定の考え方を理解することができる。
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8週 |
7.統計的推定 |
7-(1) 標本的推定の考え方を理解することができる。
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4thQ |
9週 |
7.統計的推定 |
7-(2) 母平均の推定を理解することができる。 7-(3) 母平均の推定を求めることができる。
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10週 |
7.統計的推定 |
7-(2) 母平均の推定を理解することができる。 7-(3) 母平均の推定を求めることができる。
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11週 |
7.統計的推定 |
7-(4) 母比率の推定を理解することができる。 7-(5) 母比率の推定を求めることができる。
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12週 |
8..統計的検定 |
8-(1) 標本的検定の考え方を理解することができる。
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13週 |
8..統計的検定 |
8-(2) 統計的検定のしくみを理解することができる。
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14週 |
8..統計的検定 |
8-(3) 1標本の母平均の検定を理解し、求めることができる。 8-(4) 1標本の母比率の検定を理解し、求めることができる。
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15週 |
8..統計的検定 |
8-(5) 2標本の母平均の検定を理解し、求めることができる。 8-(6) 2標本の母比率の検定を理解し、求めることができる。
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16週 |
学年末試験 答案返却・解説 |
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評価割合
| 試験 | レポート・課題 | その他 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
総合評価割合 | 60 | 30 | 0 | 10 | 0 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 60 | 30 | 0 | 10 | 0 | 0 | 100 |
専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |