到達目標
(1) 平均・中央値・分散・標準偏差・度数分布表を説明できる.
(2) 確率変数と確率分布を説明できる.
(3) 二項分布・ポアソン分布を説明できる.
(4) 正規分布を説明できる.
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 | 平均・中央値・分散・標準偏差・度数分布表を自分で適切に説明・計算できる. | 平均・中央値・分散・標準偏差・度数分布表を計算できる. | 平均・中央値・分散・標準偏差・度数分布表を計算できない. |
| 評価項目2 | 確率変数と確率分布を自分で適切に説明・計算できる. | 確率変数と確率分布を計算できる. | 確率変数と確率分布を計算できない. |
| 評価項目3 | 二項分布・ポアソン分布を自分で適切に説明・計算できる. | 二項分布・ポアソン分布を計算できる. | 二項分布・ポアソン分布を計算できない. |
| 評価項目4 | 正規分布を実世界の問題に適用できる. | 正規分布を計算できる. | 正規分布に関する基礎的な計算ができない. |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
(1) IoT・AI・数理・データサイエンスにおけるデータ分析に必要となる統計の基本について学習する.
(2) 確率の基本について学習する.
授業の進め方・方法:
(1) 与えられた課題に対して,暗記するだけに留まらず,課題の本質を理解し,それに対して分析・考察し,解決するための方法を自ら考えること.
(2) 積み上げ方式の授業なので,前の時間までの授業内容を理解するために復習を行い授業に臨むこと.
(3) 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.
注意点:
本講義は学修単位であるため,授業外自習をおこなったことを証明する結果を残す必要がある.
そのため,1回の授業に対して復習となるプリントを配布するので,期日までにすべての課題を実施し,提出すること.
試験で所定の成績を修めることおよび全ての課題の提出があった場合にのみ単位修得を認める.
また,学修単位として定められた時間,自学自習をすることが必要である.
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 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
1次元のデータ |
度数分布表・ヒストグラム・階級・階級値・度数・相対度数・ 代表値(平均・中央値)を説明・計算できる.
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| 2週 |
1次元のデータ |
度数分布表・ヒストグラム・階級・階級値・度数・相対度数・ 代表値(平均・中央値)を説明・計算できる
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| 3週 |
1次元のデータ |
分散・標準偏差を説明・計算でき,その性質を説明できる.
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| 4週 |
1次元のデータ |
分散・標準偏差を説明・計算でき,その性質を説明できる.
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| 5週 |
離散的な確率 |
試行と事象を説明でき,それらに関する計算ができる.
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| 6週 |
離散的な確率 |
試行と事象を説明でき,それらに関する計算ができる.
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| 7週 |
離散的な確率 |
試行と事象を説明でき,それらに関する計算ができる.
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| 8週 |
離散的な確率 |
試行と事象を説明でき,それらに関する計算ができる.
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| 2ndQ |
| 9週 |
離散的な確率 |
試行と事象を説明でき,それらに関する計算ができる.
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| 10週 |
確率変数と確率分布 |
確率変数と確率分布
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| 11週 |
確率変数と確率分布 |
確率変数の平均と分散
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| 12週 |
いろいろな確率分布 |
二項分布とポアソン分布を説明・計算できる.
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| 13週 |
いろいろな確率分布 |
正規分布を説明・計算できる.
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| 14週 |
いろいろな確率分布 |
二項分布と正規分布の関係を説明できる.
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| 15週 |
総復習 |
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| 16週 |
学年末試験答案返却・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 |
評価割合
| 試験 | 小テスト | 合計 |
| 総合評価割合 | 70 | 30 | 100 |
| 基礎的能力 | 70 | 30 | 100 |
| 専門的能力 | 0 | 0 | 0 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 |