到達目標
1. 確率に関する基礎知識を習得し，確率計算が適切にできる。
2. 統計の基礎知識を習得し，実験データの整理に適切に応用できる。
3. ポアソン分布，二項分布，正規分布，一様分布などの確率分布を理解し，それを用いて確率を適切に計算できる。
4. 標本から平均等の母数が適切に推定できる。
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 | 確率に関する基礎知識を習得し，確率計算が適切にできる。 | 確率に関する基礎知識を習得し，確率計算ができる。 | 確率に関する基礎知識を習得し，確率計算ができない。 |
| 評価項目2 | 統計の基礎知識を習得し，実験データの整理に適切に応用できる。 | 統計の基礎知識を習得し，実験データの整理に応用できる。 | 統計の基礎知識を習得し，実験データの整理に応用できない。 |
| 評価項目3 | 確率分布を理解し，それを用いて確率を適切に計算できる。（ポアソン分布，二項分布，正規分布，一様分布など） | 確率分布を理解し，それを用いて確率を計算できる。 | 確率分布を理解し，それを用いて確率を計算できない。 |
| 評価項目4 | 標本から母数（平均等）が適切に推定できる。 | 標本から母数を推定できる。 | 標本から母数を推定できない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
確率と統計の基本的な事柄を理解し，具体的な問題に応用できるようにする。確率については，確率の定義と性質，それに基づいた確率の計算，二項分布・ポアソン分布・正規分布などの確率分布を学ぶ。統計については，データの整理，平均・分散・標準偏差の計算，相関係数と回帰直線，母数の推定などを学ぶ。
授業の進め方・方法:
授業時間ごとに，学習内容の解説と関連する例題を講義する。適時，教科書の問，練習問題など課題演習を行うことにより内容の理解を深める。内容により，作成したプリント問題を解いたり，レポート提出問題を課したりする。
注意点:
試験80%，レポート・演習等20%の比率で評価する。
オフィスアワー：月曜日 放課後から17:00
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 |
確率の定義 |
確率の意味，基本法則が理解できる。基本法則を用いて確率を求めることができる。D1:1,2
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| 2週 |
確率の基本性質 |
余事象の確率，確率の加法定理，排反事象の確率を求めることができる。D1:2
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| 3週 |
期待値 |
期待値が計算できる。D1:2
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| 4週 |
条件つき確率と乗法定理 |
条件つき確率を求めることができる。確率の乗法定理を使って確率を求めることができる。D1:2
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| 5週 |
事象の独立 |
2つの事象が独立であるかどうかを判定できる。D1:1
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| 6週 |
反復試行 |
反復試行の確率が計算できる。D1:2
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| 7週 |
ベイズの定理 |
ベイズの定理を使って確率の計算ができる。D1:2
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| 8週 |
前期中間試験 |
前期中間試験
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| 2ndQ |
| 9週 |
度数分布 |
度数分布表を作成し資料の整理ができる。D1:2
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| 10週 |
ヒストグラムと度数折れ線 |
1次元データに対してヒストグラムや度数折れ線を作成することができる。D1:2
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| 11週 |
代表値 |
平均，中央値，最頻値を求めることができる。D1:2
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| 12週 |
散布度 |
分散や標準偏差を計算することができる。四分位の計算と箱ひげ図を書くことができる。D1:2
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| 13週 |
相関 |
相関係数を計算することができる。D1:2
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| 14週 |
回帰直線 |
回帰直線を求めることができる。D1:2
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| 15週 |
前期期末試験 |
前期期末試験
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| 16週 |
試験返却と解説 |
試験返却と解説
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| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
確率変数と確率分布 |
確率分布表を作り，平均や分散を計算することができる。D1:2
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| 2週 |
二項分布 |
二項分布を用いた計算ができる。D1:2
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| 3週 |
ポアソン分布 |
ポアソン分布を用いた計算ができる。D1:2
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| 4週 |
連続型確率分布 |
確率密度関数を用いた計算ができる。D1:2
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| 5週 |
連続型確率分布の平均と分散 |
連続型確率分布の平均と分散が計算できる。D1:2
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| 6週 |
正規分布 |
正規分布の平均・分散の計算ができる。D1:2
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| 7週 |
二項分布と正規分布の関係 |
正規分布の標準化ができ，二項分布の正規分布による近似ができる。D1:2
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| 8週 |
後期中間試験 |
後期中間試験
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| 4thQ |
| 9週 |
確率変数の関数 |
確率変数を用いた関数の平均や分散が計算できる。D1:2
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| 10週 |
大数の法則と中心極限定理 |
大数の法則と中心極限定理を用いた計算ができる。D1:2
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| 11週 |
いろいろな確率分布 |
カイ2乗分布，t分布，F分布について知っている。D1:1
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| 12週 |
点推定 |
母数の点推定ができる。D1:2
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| 13週 |
母平均の区間推定 |
母平均の区間推定ができる。D1:2
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| 14週 |
母平均の検定 |
母平均に関して両側検定と片側検定を行える。 D1:2
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| 15週 |
後期期末試験 |
後期期末試験
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| 16週 |
試験返却と解説 |
試験返却と解説
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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。 | 3 | 前1,前2,前5 |
| 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。 | 3 | 前4,前7 |
| 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。 | 3 | 前9,前10,前11 |
| 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。 | 3 | 前13,前14 |
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 | 20 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 80 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |