Course Objectives
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。
Rubric
| 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。 |
Assigned Department Objectives
Teaching Method
Outline:
統計解析とグラフィックスのためのオープンな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。
Style:
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,L3教室で行う。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。
Notice:
(1)点数配分:期末試験70%,課題30%とする。
(2)評価基準:60点以上を合格とする。
(3)再試:再試を行う場合がある。
Course Plan
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Theme |
Goals |
2nd Semester |
3rd Quarter |
1st |
ガイダンス |
講義の概略が理解できる.
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2nd |
記述統計1 |
記述統計1が理解できる.
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3rd |
記述統計2 |
記述統計2が理解できる.
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4th |
母集団と標本1 |
母集団と標本1が理解できる.
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5th |
母集団と標本2 |
母集団と標本2が理解できる.
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6th |
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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7th |
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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8th |
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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4th Quarter |
9th |
平均値比較 |
平均値比較が理解できる.
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10th |
分散分析1 |
分散分析1が理解できる.
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11th |
分散分析2 |
分散分析2が理解できる.
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12th |
ベクトルの基礎 |
ベクトルの基礎が理解できる.
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13th |
行列の基礎 |
行列の基礎 が理解できる.
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14th |
データフレーム |
データフレームが理解できる.
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15th |
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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16th |
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Evaluation Method and Weight (%)
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | 課題 | Total |
Subtotal | 70 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 | 100 |
基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
専門的能力 | 70 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 | 100 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |