基礎データサイエンス

1. 統計データのまとめ方の基本について理解し、説明することができる。
2. 確率および主な確率分布の基本について理解し、説明することができる。
3. 標本, 推測, 推定, および検定の基本について理解し、説明することができる。

	理想的な到達レベルの目安(優)	標準的な到達レベルの目安(良)	未到達レベルの目安(不可)
評価項目1	統計データのまとめ方の基本について理解し、説明することができる。	統計データのまとめ方の基本について理解することができる。	統計データのまとめ方の基本について理解することができない。
評価項目2	確率および主な確率分布の基本について理解し、説明することができる。	確率および主な確率分布の基本について理解することができる。	確率および主な確率分布の基本について理解することができない。
評価項目3	標本, 推測, 推定, および検定の基本について理解し、説明することができる。	標本, 推測, 推定, および検定の基本について理解することができる。	標本, 推測, 推定, および検定の基本について理解することができない。

学習・教育到達度目標 B① 専門分野における工学の基礎を理解できる。

学習・教育到達度目標 B② 自主的・継続的な学習を通じて、専門工学の基礎科目に関する問題を解くことができる。

概要:

基礎データサイエンスでは、あらゆる事象を数値化されたデータという観点で考察し、データの取扱いやその解析から導出される統計量の基本について学習する。

授業の進め方・方法:

適宜、演習と復習を実施し、データサイエンスのセンスを培っていく。

注意点:

3年次前期までに学習した数学系科目の知識を前提として進める。

アクティブラーニング	ICT 利用	遠隔授業対応	実務経験のある教員による授業

		週	授業内容	週ごとの到達目標
後期
	3rdQ
		1週	統計解析学への招待	統計学的なものの見方・考え方を理解する
		2週	統計データのまとめ方１	度数分布, 分布の中心とばらつきを理解する
		3週	統計データのまとめ方２	平均値, 標準偏差, 偏差値, 層別, 時系列データを理解する
		4週	２次元データのまとめ方	2次元データの質的・量的記述，散布図, 相関係数を理解する
		5週	確率１	標本空間と確率，条件付き確率, 乗法公式，事象の独立性を理解できる
		6週	確率２	ベイズの定理，順列・組合せを理解できる
		7週	確率分布とその特性値	確率変数と確率分布，確率変数の平均値と標準偏差を理解できる
		8週	中間試験	中間試験
	4thQ
		9週	主な確率分布１	二項分布とポアソン分布を理解できる
		10週	主な確率分布２	正規分布を理解できる
		11週	多次元の確率分布	２次元の確率分布，確率変数の独立性・和の平均値・分散を理解できる
		12週	標本分布と推測１	標本の抽出と分布，観測値の和・平均値の分布，大数の法則を理解できる
		13週	標本分布と推測２	中心極限定理，統計的推測を理解できる
		14週	推定	平均量・分散・標準偏差・比率等の推定を理解できる
		15週	仮説検定	平均値・平均値の差・比率・比率の差等の検定を理解できる
		16週	定期試験	定期試験

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	工学実験技術	工学実験技術	実験データを適切なグラフや図、表など用いて表現できる。	3