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
教育方法等
概要:
多数のデータの基礎的な整理方法。 だたの数値データに基づいて最適なモデルの作成方法。
授業の進め方・方法:
講義で概念を教え、演習を中心にとくにMaximaで実例とシミュレーションを行う。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:
（宿題の点数）× 0.5 + (レポートの点数）× 0.5
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
乱数１ |
一様分布の乱数、疑似乱数、フォン・ノイマン乱数作成方法ができる
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| 2週 |
乱数２ |
乱数の作成。演習：Maximaで乱数を作成する
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| 3週 |
データの整理１ |
変量、階級、度数、平均値、分散度ができる
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| 4週 |
データの整理２ |
演習：Maxima であるデータの整理する：ヒストグラムなどを計算することができる
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| 5週 |
大数の取扱い方法 |
階乗、スターリング近似、ガンマ関数。演習:Maximaでスターリング近似を思い浮べる
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| 6週 |
二項分布、多項分布 |
二項係数、多項係数の応用と近似ができる
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| 7週 |
小数法則 |
ポアッソン分布。演習：Maximaでポアッソン分布の作成する
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| 8週 |
ポアッソン分布の応用 |
演習：時系列とポアッソン分布
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| 4thQ |
| 9週 |
大数法則（１） |
平均の性質、分散の性質、標本の平均と分散。演習：大数法則と中心極限定理をMaximaで調べる。
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| 10週 |
大数法則（２） |
多項分布の差分方程式、χ２。演習：Maxima で多項分布とχ２分布を調べる。
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| 11週 |
χ２分布 |
多項分布とχ２分布、χ２分布表。演習：χ２分布票をMaximaで作成する
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| 12週 |
χ２適合検定 |
χ２分布の応用。演習：いろいろな実例する
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| 13週 |
tとF検定 |
tとF分布、母平均の検定、母平均の差の検定。演習：いろいろな実例する
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| 14週 |
雑音と相関 |
自己相関、最小二乗条推定、重回帰分析ができる
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| 15週 |
カルマン・フィルター |
線形カルマン・フィルターを時系列解析の例として学習する。演習：線形カルマン・フィルターをシミュレートする。
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| 16週 |
レポートの返却 |
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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 | 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 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |