到達目標
１．R言語の簡単な操作ができる。
２．統計解析の基本的な用語について説明できる。
３．統計解析の基本的な手法について説明できる。
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 | R言語の簡単な操作が容易にできる。 | R言語の簡単な操作ができる。 | R言語の簡単な操作ができない。 |
| 評価項目2 | 統計解析の基本的な用語について容易に説明できる。 | 統計解析の基本的な用語について説明できる。 | 統計解析の基本的な用語について説明できない。 |
| 評価項目3 | 統計解析の基本的な手法について容易に説明できる。 | 統計解析の基本的な手法について説明できる。 | 統計解析の基本的な手法について説明できない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
統計解析とグラフィックスのためのソフトウェアであり，様々なプラットフォーム上で動作させることができるＲ言語を，統計解析手法と共に習得する。
授業の進め方・方法:
授業は講義に演習も交えながら進めていく。Ｒ言語プログラミングは，電子計算機室で行う。本科目は学修単位科目であるので、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 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
ガイダンス |
講義の概略が理解できる．
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| 2週 |
記述統計１ |
記述統計１が理解できる．
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| 3週 |
記述統計２ |
記述統計２が理解できる．
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| 4週 |
母集団と標本１ |
母集団と標本１が理解できる．
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| 5週 |
母集団と標本２ |
母集団と標本２が理解できる．
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| 6週 |
統計的仮説検定１ |
統計的仮説検定１が理解できる．
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| 7週 |
統計的仮説検定２ |
統計的仮説検定２が理解できる．
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| 8週 |
Rを用いた統計解析演習１ |
Rを用いた統計解析演習１が理解できる．
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| 4thQ |
| 9週 |
平均値比較 |
平均値比較が理解できる．
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| 10週 |
分散分析１ |
分散分析１が理解できる．
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| 11週 |
分散分析２ |
分散分析２が理解できる．
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| 12週 |
ベクトルの基礎 |
ベクトルの基礎が理解できる．
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| 13週 |
行列の基礎 |
行列の基礎 が理解できる．
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| 14週 |
データフレーム |
データフレームが理解できる．
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| 15週 |
Rを用いた統計解析演習２ |
Rを用いた統計解析演習２が理解できる．
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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 | 工学基礎 | 情報リテラシー | 情報リテラシー | 情報を適切に収集・処理・発信するための基礎的な知識を活用できる。 | 1 | |
| 数値計算の基礎が理解できる | 2 | |
| コンピュータにおける初歩的な演算の仕組みを理解できる。 | 2 | |
| データの型とデータ構造が理解できる | 2 | |
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 |