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 |
| 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．
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| 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．
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| 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．
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学科の到達目標項目との関係
学習・教育目標 (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．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
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点満点）×20%
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
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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 |
確率の復習を行う．条件付確率とベイズの定理について理解する．
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| 2週 |
確率変数
期待値と分散 |
確率変数について理解する．期待値と分散について理解する．
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| 3週 |
二項分布とポアソン分布
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二項分布とポアソン分布を理解し，計算できる．
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| 4週 |
正規分布と標準正規分布・ガンベル分布
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正規分布を理解し，計算できる．ガンベル分布を説明できる．
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| 5週 |
中心極限定理と正規分布
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中心極限定理と正規分布の関係を理解する．
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| 6週 |
2変量確率変数と同時確率密度関数
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同時確率密度関数を理解する．
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| 7週 |
標本の抽出と標本分布
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母集団と標本の関係を理解する．
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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 |
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理解する．
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| 11週 |
点推定と区間推定 |
点推定と区間推定を理解する．
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| 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．
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| 13週 |
帰無仮説，対立仮説と棄却域
母平均の検定 |
母平均の検定法を理解する．
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| 14週 |
母平均の差の検定と分散分析
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母平均の差の検定法を理解する．
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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 | 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 |