確率統計

1. 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．
2. 確率変数が独立であることを理解できる．
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．

	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	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2	確率変数が独立であることを理解できる．	確率変数が独立であることをほぼ理解できる．	確率変数が独立であることを理解できない．
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．

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：2年生で学んだΣの計算知識，2・3年生で学んだ積分(重積分を含む)の知識が必要である．
講義室：講義室①②
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，電卓

注意点:

評価方法：
自己学習の指針：授業で課題を出すので，必ず解いておくこと．
オフィスアワー：月曜日　16:00～17:00　金曜日　16:00～17:00