到達目標
１．確率，データ整理の基礎を理解し，基本的な基本的な計算ができる。
２．確率分布に関する問題を解くことができる。
３．推定と検定に関して理解し，基本的な問題を解くことができる。
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 | 確率，データ整理の基礎を理解し，基本的な計算が確実にできる。 | 確率，データ整理の基礎を理解し，基本的な計算ができる。 | 確率，データ整理の基礎を理解できず，基本的な計算もできない。 |
| 評価項目2 | 確率分布の基礎を理解し，基本的問題を円滑に解くことができる。 | 確率分布の基礎を理解し，基本的な問題を解くことができる。 | 確率分布の基礎を理解できず，基本的なを解くこともできない。 |
| 評価項目3 | 推定と検定の基礎を理解し，基本的な問題を的確に解くことができる。 | 推定と検定の基礎を理解し，基本的な問題を解くことができる。 | 推定と検定の基礎を理解できず，基本的な問題を解くこともできない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
確率統計について学習する。確率は，現代の科学技術の至る所で利用されており，統計は，実験や計測などで得られたデータ解析において用いられている。本講義にて，確率，データの整理，確率分布，推定と検定の基礎を理解し，工学問題への応用について修得する。
実務経験のある教員による授業科目：この科目は企業で画像認識の研究を行っていた教員の経験を活かし，いろいろな確率，データ整理などについて講義・演習形式で授業を行うものである。
授業の進め方・方法:
その日の学習内容について概説する。その後，演習問題について各自解き，黒板に板書し，説明を行ってもらい，議論する。事前に教科書を熟読し，内容をノートにまとめ，自ら積極的に理解に努めること。事後には，講義中の演習問題の理解に努めること。質問には随時対応するので，積極的に行い，問題への理解を深めること。
注意点:
（1）点数配分：計4回の定期試験の平均とする。
（2）評価基準：60点以上を合格とする。
（3）再試：60点以上を合格（60点）とする。
（4）準備学習：事前に予習を済ませておくこと。
授業の属性・履修上の区分
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 |
確率の定義について理解し，問題を解くことができる。
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| 2週 |
確率の基本性質 |
確率の基本性質について理解し，問題を解くことができる。
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| 3週 |
期待値 |
期待値について理解し，問題を解くことができる。
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| 4週 |
条件付確率と乗法定理 |
条件付確率と乗法定理について理解し，問題を解くことができる。
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| 5週 |
事象の独立 |
事象の独立について理解し，問題を解くことができる。
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| 6週 |
反復試行 |
反復試行について理解し，問題を解くことができる。
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| 7週 |
ベイズの定理 |
ベイズの定理について理解し，問題を解くことができる。
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| 8週 |
問題演習 |
前期前半の学習内容について理解し，問題について解答できる。
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| 2ndQ |
| 9週 |
度数分布 |
度数分布について理解し，問題を解くことができる。
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| 10週 |
代表値 |
代表値について理解し，問題を解くことができる。
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| 11週 |
散布度 |
散布度について理解し，問題を解くことができる。
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| 12週 |
四分位と箱ひげ図 |
四分位と箱ひげ図について理解し，問題を解くことができる。
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| 13週 |
相関 |
相関について理解し，問題を解くことができる。
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| 14週 |
回帰直線 |
回帰直線について理解し，問題を解くことができる。
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| 15週 |
問題演習 |
前期後半の学習内容について理解し，問題について解答できる。
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| 16週 |
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| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
確率変数と二項分布 |
確率変数と二項分布について理解し，問題を解くことができる。
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| 2週 |
ポアソン分布と連続型確率分布 |
ポアソン分布と連続型確率分布について理解し，問題を解くことができる。
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| 3週 |
連続型確率変数の平均と分散，正規分布 |
連続型確率変数の平均と分散，正規分布について理解し，問題を解くことができる。
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| 4週 |
二項分布と正規分布の関係 |
二項分布と正規分布の関係について理解し，問題を解くことができる。
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| 5週 |
確率変数関数 |
確率変数関数，母集団と標本について理解し，問題を解くことができる。
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| 6週 |
統計量と標本分布 |
標本平均，標本分散，不偏分散，大数の法則，中心極限定理について理解し，問題を解くことができる。
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| 7週 |
いろいろな確率分布 |
カイ２乗分布，t分布，F分布について理解し，問題を解くことができる。
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| 8週 |
問題演習 |
後期前半の学習内容について理解し，問題について解答できる。
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| 4thQ |
| 9週 |
点推定，母平均の区間推定 |
点推定，母平均の区間推定について理解し，問題を解くことができる。
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| 10週 |
母分散の区間推定，母比率の区間推定 |
母分散の区間推定，母比率の区間推定について理解し，問題を解くことができる。
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| 11週 |
母平均の検定 |
母平均の検定について理解し，問題を解くことができる。
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| 12週 |
母分散の検定 |
母分散の検定について理解し，問題を解くことができる。
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| 13週 |
母平均の差の検定，母比率の検定 |
母平均の差の検定，母比率の検定について理解し，問題を解くことができる。
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| 14週 |
適合度の検定，独立性の検定 |
適合度の検定，独立性の検定について理解し，問題を解くことができる。
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| 15週 |
問題演習 |
後期後半の学習内容について理解し，問題について解答できる。
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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 | 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
| 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 | |
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 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |