到達目標
確率の基礎概念， 諸性質およびその応用を習得する。さらに，データの整理および統計手法とその見方，考え方を習得する。
【Ⅰ】 確率統計の専門知識を活かし，有効にデータ情報処理を行う。
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 | 最低限必要な到達レベル（可） |
| 確率の基礎概念および諸性質を理解する | 偶然現象、事象、標本空間、確率の定義、意味と性質、事象の独立性を理解し、複数の事象の演算と因果関係を理解すること。さらに、標本空間の構造および根元事象を分析し、一般的な事象の確率を求めることができる。さらに、複数の事象の和事象、積事象の確率を正しく求めること。また、条件付き確率、全確率の公式およびベーイズの定理を理解し、一般的な事象の確率の求め方、事後確率の求め方を身に着けること。 | 偶然現象、事象、標本空間、確率の定義、意味と性質、事象の独立性を理解すること。 | 偶然現象、事象、標本空間、確率の定義、意味と性質を理解すること。 |
| 確率変数と確率分布を理解し、応用できる | 確率変数と確率分布を理解し、期待値と分散を求め、確率分布の応用を理解する | 確率変数と確率分布を理解し、期待値と分散を求めることができる | 確率変数と確率分布を理解し、基本的な確率分布の期待値と分散を求めることができること |
| 統計学の初歩を理解する | 母集団、標本、統計学の考え方、統計量、相関関係と回帰分析を理解する | 母集団、標本、統計学の考え方、統計量を理解する | 母集団、標本、統計学の考え方を理解する |
学科の到達目標項目との関係
学科ごとの教育目標 １
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教育目標 本科－１
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教育目標 本科－３
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教育方法等
概要:
確率の基礎概念, 諸性質およびその応用について具体例も参考にして学ぶ.
授業の進め方・方法:
データの整理および統計的見方, 考え方を具体例も参考にして学ぶ.
注意点:
予習復習をしっかりやること. 下記の授業計画に書いてあるように講義の順序が教科書で前後する事があるので注意すること. 欠席しないこと.
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 |
偶然現象と事象 |
確率統計の目的を紹介する
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| 2週 |
個数の処理 |
場合の数、順列および組合せ（数学 I の復習）
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| 3週 |
確率の定義と性質その１ |
確率の定義と基本性質
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| 4週 |
確率の定義と性質その２ |
確率の定義と基本性質
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| 5週 |
いろいろな確率その１ |
条件付確率と乗法定理
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| 6週 |
いろいろな確率その２ |
全確率の公式、ベーイズ定理とその応用
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| 7週 |
いろいろな確率その３ |
事象の独立と反復試行
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| 8週 |
確率変数と確率分布 |
確率変数と確率分布を導入し、目的を紹介する
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| 4thQ |
| 9週 |
確率変数の期待値と分散 |
確率変数の期待値と分散を導入し、その意味と求め方を説明する。
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| 10週 |
離散型確率変数と確率分布その１ |
離散型確率変数の期待値と分散、離散型確率統計モデルとその応用
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| 11週 |
離散型確率変数と確率分布その２ |
離散型確率統計モデルとその応用
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| 12週 |
連続型確率変数と確率分布その１ |
連続型確率変数の期待値と分散、離散型確率統計モデルとその応用
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| 13週 |
連続型確率変数と確率分布その２ |
連続型確率統計モデルとその応用
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| 14週 |
母集団、標本、統計量と標本分布 |
これらの概念を説明する
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| 15週 |
2次元データの相関関係と回帰分析 |
これらの応用を説明する
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| 16週 |
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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 |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |