到達目標
(1)確率変数と二項分布・正規分布・指数分布といった代表的な確率分布を理解し，期待値・分散を求めることができる．（定期試験・課題）
(2)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．（定期試験・課題）
(3)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. （定期試験・課題）
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 |
| 到達目標(1)：確率変数と確率分布
| 状況に応じて適用すべき確率分布を選択することができ，期待値などを求めることができる． | 代表的な確率分布について期待値などを求めることができる．
| 確率変数と確率分布を理解できない．
|
| 到達目標(2)：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．
|
| 到達目標(3)：推定と検定
| 推定と検定のさまざまな手法を理解し，適切な方法で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実現値を計算できる．
| 推定や検定に用いる統計量の計算ができない．
|
学科の到達目標項目との関係
学習・教育目標 (B1)
説明
閉じる
JABEE 1.2(c)
説明
閉じる
JABEE 1.2(g)
説明
閉じる
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．また，工学に限らず，日常的な生活の中で色々なデータが提供されていることが多い．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．
（科目情報）
教育プログラム第1学年 ◎科目
RM科目／数理・データサイエンス・AI教育プログラム科目
授業の進め方・方法:
主にパワーポイントを用いた対面授業の手法をとる．実際に統計的推測を行うための計算演習も行う．
（事前学習）
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．
注意点:
（履修上の注意）予習・復習をしておくこと．
（自学上の注意）特に復習に時間を十分にかけること．
評価
（総合評価）
総合評価＝（定期試験の平均点）×80％＋（課題点）×20%
総合評価は，（定期試験の平均点）×80％＋課題点（20点満点）で評価する．
到達目標の(1)～(3)について 2 回の定期試験と課題で評価する．
（単位修得の条件について）
総合評価 60 点以上を合格とする.
（再試験について）
不合格者に対して再試験を実施する．
授業の属性・履修上の区分
授業計画
|
|
週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
確率と確率分布
条件付確率とベイズの定理 |
確率の基本的な性質について説明できる．
条件付確率とベイズの定理について説明できる．
|
| 2週 |
確率変数
期待値と分散 |
確率変数について説明できる．期待値と分散の計算ができる．(数理)
|
| 3週 |
二項分布とポアソン分布
|
二項分布とポアソン分布を理解し，計算できる．
|
| 4週 |
正規分布と標準正規分布
|
正規分布を理解し，計算できる．（数理）
|
| 5週 |
中心極限定理と正規分布
|
中心極限定理と正規分布の関係を理解する．
|
| 6週 |
2変量確率変数と同時確率密度関数
|
同時確率密度関数について説明できる．
|
| 7週 |
標本の抽出と標本分布
|
母集団と標本の関係を説明する．
データを収集するためのいろいろな方法を説明できる．
|
| 8週 |
練習問題 |
|
| 4thQ |
| 9週 |
後期中間試験 |
到達目標(1)(2)
|
| 10週 |
中間試験の解答と解説
統計的推測の基礎 |
統計的推測の基礎事項を説明できる．
ビッグデータやAIと統計的推測の関連について説明できる．(数理)
|
| 11週 |
点推定と区間推定 |
点推定と区間推定について説明できる．
|
| 12週 |
信頼区間 |
いろいろな母数について信頼区間を求めることができる．
|
| 13週 |
帰無仮説，対立仮説と棄却域
母平均の検定 |
母平均について検定することができる．
|
| 14週 |
母平均の差の検定と分散分析
|
母平均の差について検定することができる．
|
| 15週 |
後期期末試験 |
到達目標(3)
|
| 16週 |
後期期末試験の解答と解説 |
|
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 | 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 | 後2,後10,後11 |
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 |