Course Objectives
データは数値や記号の単なる集まりであるが，そのデータを読み，分析等の取扱い・手法により，そのデータの持つ意味について説明できることが重要である．そのために，データの整理・集計（平均，分散・標準偏差（ばらつき），モード，メディアン等）・加工（度数分布表，回帰直線等）・可視化（グラフ，散布図等）・解析（相関等）について理解すること，さらに，確率，確率変数、確率分布の意味を理解すること，以上を到達目標とする。
Rubric
| 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 |
| データの整理 | 整理されたデータを応用できる。 | データを整理し、表やグラフで表現できる。 | データを整理し，表やグラフで表現できない。 |
| 代表値（平均，分散，メディアン，相関等）と分散（標準偏差） | 代表値と分散に関するの応用的な問題が解ける。 | 代表値と分散に関するの基本的な問題が解ける。 | 代表値と分散が求められない。 |
| 確率 | 確率とは何かについて詳しく分かる。 | 確率とは何かが分かる。 | 確率とは何かが分からない。 |
| 確率分布 | 確率を伴う事象を確率分布に表現できる。 | 確率変数・確率分布に関する基本的な問題が解ける。 | 確率変数・確率分布に関する基本的な問題が解けない。 |
Assigned Department Objectives
Teaching Method
Outline:
まず、度数分布表・ヒストグラム、代表値（平均、メディアン、モード）、分散・標準偏差、相関・回帰直線などのデータの整理手法について修得する。次に、確率の定義・概念・定理を学んだ後に、確率変数の概念や確率分布の特性について理解する。
Style:
教科書に即した座学中心であるが、適宜演習を行う。演習では電卓を利用することがあるので、準備しておくこと。
Notice:
最終成績＝（中間試験＋期末試験）÷２
【関連科目】 本科：集合と論理(２年)、統計学(4年)、情報通信工学(４年)、情報理論(４年)
Characteristics of Class / Division in Learning
Course Plan
|
|
|
Theme |
Goals |
| 1st Semester |
| 1st Quarter |
| 1st |
度数分布表（データの加工・集計）・ヒストグラム（データの可視化） |
データの加工・整理・可視化である度数分布表とヒストグラム，および連続型変量と離散型変量について理解する。
|
| 2nd |
代表値 |
平均値とその性質およびメディアンとモードについて理解する。
|
| 3rd |
分散と標準偏差（データのばらつき） |
散布度であるレンジおよびデータのばらつきの度合いを表す分散および標準偏差とその計算方法や性質について理解する。
|
| 4th |
相関（データの解析） |
２つの変量の間の関係としての相関図、共分散、相関係数について理解する。
|
| 5th |
回帰直線（データの解析） |
回帰直線の概念とその求め方について理解する。
|
| 6th |
試行と事象および確率の定義と意味 |
確率を学ぶにあたって必要な概念である試行と事象、および確率の定義や意味について理解する。
|
| 7th |
確率の性質と計算 |
確率性質と計算および反復試行について理解する。
|
| 8th |
中間試験 |
前回までに学んだ項目に関する理解度を確認する。詳細な範囲は試験前に通知する。
|
| 2nd Quarter |
| 9th |
条件付き確率とベイズの定理 |
条件付き確率、乗法定理、事象の独立、ベイズの定理について理解する。
|
| 10th |
確率変数と確率分布 |
確率変数、確率分布、確率密度関数の概念を理解する。
|
| 11th |
確率変数の平均と分散 |
確率分布における平均と分散の概念および算出方法について理解する。
|
| 12th |
二項分布とポアソン分布 |
二項分布、ポアソン分布について、その定義および平均と分散について理解する。
|
| 13th |
正規分布 |
正規分布の概念とその具体的な確率算出法について理解する。
|
| 14th |
演習 |
第9～13週に習得した内容について，演習を通じて理解を深める。
|
| 15th |
期末試験 |
第9～14週に学んだ項目に関する理解度を確認する。詳細な範囲は試験前に通知する。
|
| 16th |
答案返却など |
試験の解説を行う。
|
Evaluation Method and Weight (%)
| 試験 | 課題 | 相互評価 | 態度 | Total |
| Subtotal | 100 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 100 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |