到達目標
(1)同時確率密度関数について理解し，説明できる．また，同時確率密度関数から周辺確率密度関数を求めることができる．
(2)推定と検定のさまざまな手法を理解し，計算できるようになる.
(3)故障時間解析について理解し，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 |
| 同時確率密度関数
| 周辺確率密度関数の計算ができ，無作為標本と同時確率密度関数との関係を説明できる． | 同時確率密度関数について説明でき，周辺確率密度関数の計算ができる． | 同時確率密度関数について理解できない． |
| 推定と検定
| 推定と検定のさまざまな手法を理解し，実際に推定や検定を行うことができる．
| 推定や検定に用いる統計量の計算ができる．
| 推定や検定に用いる統計量の計算ができない．
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学科の到達目標項目との関係
学習・教育到達度目標 (B1)
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JABEE 1(2)(c)
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JABEE 1(2)(g)
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教育方法等
概要:
実験や調査によって得たデータを整理して意味のある結論を引き出すには統計・確率の考え方が必要である．本授業において，実社会で必要となる統計・確率の理論と実践法を学習する．
授業の進め方・方法:
総合評価60点以上を合格とする．
再試験：不合格者に対して再試験を実施する．
注意点:
履修上の注意：電卓を持参すること．授業中はノートを取り，予習，復習をしておくこと．
自学上の注意：予習は，授業予定範囲の教科書を読んでおくこと．理解に必要な数学は事前によく予習しておくこと．
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 |
2変量確率変数と同時確率密度関数 |
同時確率密度関数を理解する．
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| 2週 |
標本の抽出と標本分布 |
母集団と標本の関係を理解する．
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| 3週 |
カイ２乗分布，ｔ分布，Ｆ分布 |
カイ２乗分布,t分布,F分布の定義を理解する．
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| 4週 |
点推定 |
点推定量の性質，モーメント法，最尤法を理解する．
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| 5週 |
区間推定法 |
区間推定法を理解する．
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| 6週 |
母平均，母分散，母比率の推定 |
区間推定法により母数を推定できる．
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| 7週 |
母平均，母分散，母比率の推定 |
区間推定法により母数を推定できる．
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| 8週 |
練習問題 |
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| 4thQ |
| 9週 |
後期中間試験 |
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| 10週 |
後期中間試験の解答と解説 |
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| 11週 |
帰無仮説，対立仮説と棄却域 |
検定の意味と仮説を理解する．
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| 12週 |
母平均，母分散の検定 |
母数の検定方法を理解し，計算する．
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| 13週 |
母平均の差の検定と適合度検定 |
母平均の差の検定と適合度検定を理解する．
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| 14週 |
分散分析法 |
分散分析法を理解し応用ができる．
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| 15週 |
後期期末試験 |
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| 16週 |
後期期末試験の解答と解説 |
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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 | 数学 | 数学 | 数学 | 独立試行の確率、余事象の確率、確率の加法定理、排反事象の確率を理解し、簡単な場合について、確率を求めることができる。 | 3 | |
| 条件付き確率、確率の乗法定理、独立事象の確率を理解し、簡単な場合について確率を求めることができる。 | 3 | |
| 1次元のデータを整理して、平均・分散・標準偏差を求めることができる。 | 3 | |
評価割合
| 試験 | 課題 | 合計 |
| 総合評価割合 | 80 | 20 | 100 |
| 基礎的能力 | 60 | 15 | 75 |
| 専門的能力 | 0 | 0 | 0 |
| 分野横断的能力 | 20 | 5 | 25 |