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
到達目標A 1
説明
閉じる
JABEE c-1
説明
閉じる
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Octave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:
レポートの点数
授業計画
|
|
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を理解し使うことができる
|
| 2週 |
乱数２ |
乱数の作成。演習：Octaveで乱数を作成できる
|
| 3週 |
データの整理１ |
変量、階級、度数、平均値、分散度を理解し使うことができる
|
| 4週 |
データの整理２ |
演習：Octave 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
|
| 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:Octaveでスターリング近似を理解し使うことができる
|
| 6週 |
二項分布、多項分布 |
二項係数、多項係数の応用と近似を理解し使うことができる
|
| 7週 |
小数法則 |
ポアッソン分布。演習：Octaveでポアッソン分布の作成ことができる
|
| 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を理解し使うことができる
|
| 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Octaveを使うことで理解することができる
|
| 10週 |
大数法則（２） |
多項分布の差分方程式、χ２。演習：Octaveで多項分布とχ２分布を理解し使うことができる
|
| 11週 |
χ２分布 |
多項分布とχ２分布、χ２分布表。演習：χ２分布票をOctaveで理解し使うことができる
|
| 12週 |
χ２適合検定 |
χ２分布の応用。演習：いろいろな実例を計算ができる
|
| 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：いろいろな実例を使うことができる
|
| 14週 |
雑音と相関 |
自己相関、最小二乗条推定、重回帰分析を理解し使うことができる
|
| 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できる
|
| 16週 |
レポートの返却 |
|
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。 | 6 | |
| 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。 | 6 | |
| 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。 | 6 | |
| 2次元のデータを整理して散布図を作成し、相関係数・回帰直線を求めることができる。 | 6 | |
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 |