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
説明
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到達目標 A 1
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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 |