到達目標
1. 具体的なデータを処理し，平均や分散，相関係数，回帰直線を算出できる．
2. 離散型確率変数の場合の類似として，連続型確率変数の場合をとらえることができる．
3. 分布(2項分布，正規分布，χ2乗分布，t分布)が理解できる．
4. 代表的な区間推定ができる．
5. 代表的な仮説検定ができる．
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 | 具体的なデータを処理し，平均や分散，相関係数，回帰直線を算出できる． | 具体的なデータを処理し，平均や分散，相関係数，回帰直線をほぼ算出できる． | 具体的なデータを処理し，平均や分散，相関係数，回帰直線を算出できない． |
| 評価項目2 | 離散型確率変数の場合の類似として，連続型確率変数の場合をとらえることができる． | 離散型確率変数の場合の類似として，連続型確率変数の場合をとらえることがほぼできる． | 離散型確率変数の場合の類似として，連続型確率変数の場合をとらえることができない． |
| 評価項目3 | 分布(2項分布，正規分布，χ2乗分布，t分布)が理解できる． | 分布(2項分布，正規分布，χ2乗分布，t分布)がほぼ理解できる． | 分布(2項分布，正規分布，χ2乗分布，t分布)が理解できない． |
| 評価項目4 | 代表的な区間推定ができる． | 代表的な区間推定がほぼできる． | 代表的な区間推定ができない． |
| 評価項目5 | 代表的な仮説検定ができる． | 代表的な仮説検定がほぼできる． | 代表的な仮説検定ができない． |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
データ処理で必要となる基本的な手法を活用できるように統計学の基礎を学ぶ．また統計的推測の基礎を学び，実際の統計処理に活用できるようにする．
授業の進め方・方法:
予備知識： 1年生で学んだ順列・組合せの知識，2年生で学んだΣの計算の知識，2・3年生で学んだ積分 (重積分を含む) 知識．
講義室：4S教室
授業形式：講義と演習
学生が用意するもの：配布プリント保存用のファイル，課題用ノート，電卓
注意点:
評価方法：
自己学習の指針：毎回の授業で課題を出すので，次回の授業までに解いておくこと．
オフィスアワー：月曜日 16:00～17:00 金曜日 16:00～17:00
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 |
順列・組合せの復習
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様々な場合の数を計算できる
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| 2週 |
確率の定義と性質
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様々な確率を計算できる
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| 3週 |
条件つき確率と乗法定理
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様々な条件つき確率を計算できる
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| 4週 |
事象の独立，反復試行
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事象が独立であるか判定できる
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| 5週 |
確率変数と確率分布，二項分布
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離散型確率変数の平均や分散を計算できる
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| 6週 |
1次元データの整理
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データの標準偏差を計算できる
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| 7週 |
2次元データの整理
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回帰直線を求めることができる
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| 8週 |
連続型確率分布 |
連続型確率変数の平均や分散を計算できる
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| 4thQ |
| 9週 |
中間試験
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| 10週 |
正規分布，統計量と標本分布 |
正規分布に従う確率変数を含む確率の計算ができる，標本平均の意味が理解できる
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| 11週 |
χ2乗分布，t分布 |
χ2乗分布，t分布に従う確率変数を含む確率の計算ができる
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| 12週 |
点推定，母平均の区間推定 |
母平均の区間推定ができる
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| 13週 |
母分散の区間推定 |
母分散の区間推定ができる
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| 14週 |
母平均の検定 |
母平均の検定ができる
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| 15週 |
母分散の検定 |
母分散の検定ができる
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| 16週 |
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評価割合
| 試験 | 課題 | 合計 |
| 総合評価割合 | 90 | 10 | 100 |
| 基礎的能力 | 90 | 10 | 100 |