到達目標
１．確率について定量的な取り扱いができる．
２．統計について定量的な取り扱いができる．
３．確率論と統計学を用いて，偶発的な要素を持つ事象を合理的に取り扱うことができる．
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 | 様々な応用問題において、確率の計算ができる。 | 確率の計算方法を理解している。 | 確率の計算方法が理解できない。 |
| 評価項目2 | 様々な応用問題において、1次元、2次元のデータ処理ができる。 | 1次元、2次元のデータ処理の方法を理解している。 | 1次元、2次元のデータ処理ができない。 |
| 評価項目3 | 確率変数、確率分布、統計量と標本分布を様々な問題に応用できる。 | 確率変数、確率分布、統計量と標本分布について理解している。 | 確率変数、確率分布、統計量と標本分布について理解できない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
品質管理や製造工程の管理などで遭遇する偶発的な要素を持つ事象を合理的に取り扱うため，事象の発生確率論と統計処理の方法について理解することを目的とする．
授業の進め方・方法:
使用教科書をベースに，板書，演習，課題を中心に進める．
応用数学は理解が難しい授業であるため，予習・復習が不可欠である．
関連科目：応用数学Ⅰ，応用数学Ⅱ
本科目は学修単位であるので、授業時間以外での学修が必要であり、これを課題として課す．
注意点:
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 |
確率の定義と性質 |
確率の定義や性質を理解する。
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| 2週 |
期待値 |
期待値、条件付き確立、反復試行について理解する。
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| 3週 |
演習１ |
前2回の内容について、計算を実践できる。
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| 4週 |
１次元のデータ整理１ |
度数分布について理解する。
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| 5週 |
１次元のデータ整理２ |
代表値、散布度、四分位と箱ひげ図について理解する。
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| 6週 |
演習２ |
前2回の内容について、計算を実践できる。
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| 7週 |
２次元のデータ整理１ |
相関について理解する。
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| 8週 |
２次元のデータ整理２ |
回帰直線について理解する。
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| 2ndQ |
| 9週 |
演習３ |
前2回の内容について、計算を実践できる。
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| 10週 |
確率変数と確率分布１ |
二項分布について理解する。
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| 11週 |
確率変数と確率分布２ |
ポアソン分布について理解する。
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| 12週 |
確率分布と確率変数３ |
正規分布について理解する。
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| 13週 |
演習４ |
前3回の内容について、計算を実践できる。
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| 14週 |
統計量と標本分布 |
母集団と標本、統計量と標本分布について理解する。
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| 15週 |
演習５ |
前回の内容について計算を実践する。
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| 16週 |
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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 | いろいろな確率を求めることができる。余事象の確率、確率の加法定理、排反事象の確率を理解している。 | 2 | |
| 条件付き確率を求めることができる。確率の乗法定理、独立事象の確率を理解している。 | 2 | |
| 1次元および2次元のデータを整理して、平均・分散・標準偏差・相関係数・回帰曲線を求めることができる。 | 3 | |
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 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |