到達目標
実験などに蓄積したデータを上記の計算方法を用いて、情報を推論出来るようになること。
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 | 上記到達目標に十分なレベルに達している | 上記到達目標に必要なレベルに達している | 上記到達目標に達していない |
学科の到達目標項目との関係
JABEE c-1
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到達目標 A 1
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教育方法等
概要:
人間が直感的に理解に苦しむ「確率」の概念を例解する。分散している実験などのデータに入っている情報の抜き取り方を学ぶ。
授業の進め方・方法:
講義は教科書の該当箇所を参照して、自習を中心に行う。授業の理解を高めるために、予習復習が必須である。
注意点:
中間実験×0.4 + 期末試験×0.4+学習シート×0.2
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 |
乱数の作成 |
ヒストグラムの作成、Maximaと言う計算ソフトの使い方ができる。
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| 2週 |
データの整理 |
変量、階級、度数、平均値、分散度ができる
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| 3週 |
データの相関 |
共分散、回帰直線、相関係数、コーシー・シュワルツ不等式ができる
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| 4週 |
母集団と標本 |
無作為標本、不偏分散、推定ができる
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| 5週 |
確率 |
事象、根元事象、確率の基本性質、ベン図ができる
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| 6週 |
条件付確率 |
独立事象、条件付確率、(非)復元抽出、ベイズ定理ができる
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| 7週 |
二項分布 |
二項分布の基礎と応用、ランダム・ワークができる
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| 8週 |
中間試験 |
理解度の確認ができる
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| 2ndQ |
| 9週 |
小数法則 |
ポアッソン分布の特殊、ができる
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| 10週 |
計数と概算 |
試験の解説、階乗、スターリング近似、多項分布ができる
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| 11週 |
大数法則 |
平均の性質、分散の性質、標本の平均と分散ができる
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| 12週 |
連続型確率分布 |
中心極限定理、確率密度関数、蓄積分布関数、正規分布ができる
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| 13週 |
χ２適合検定 |
多項分布、χ２分布の応用ができる
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| 14週 |
推定 |
点推定、区間推定、推定の信頼性ができる
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| 15週 |
期末試験 |
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| 16週 |
答案返却 |
試験の解説
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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。 | 2 | |
| 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。 | 4 | |
| 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。 | 4 | |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 80 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 80 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |