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| 開講年度 | 2017 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 教科に関する専門科目(A類)・情報 | |
| 科目名 | コース共通教育科目 | |
| こーすきょうつうきょういくかもく | ||
| Subjects Common to Math and Computing Education Programs | ||
| 受講対象学生 |
B 類, A 類 他類の学生の受講可 学部(学士課程) : 2年次, 3年次, 4年次 68-61 期生 基礎線形代数学Ⅰ・Ⅱおよび基礎微分積分学Ⅰ・Ⅱを受講済みであること(履修中を含まない) |
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| 卒業要件の種別 | 必修 |
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| 授業科目名 | 確率・統計学 | |
| かくりつ・とうけいがく | ||
| Probability and Statisitics | ||
| 単位数 | ④ 単位 | |
| 他学部・他研究科からの受講 |
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| 市民開放授業 | 市民開放授業ではない | |
| 開講学期 |
通年 |
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| 開講時間 |
木曜日 3, 4時限 |
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| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 玉城 政和 | |
| Tamashiro, Masakazu | ||
| 授業の概要 | 情報化社会と言われる今日，統計学は，状況を分析し意思決定を図るため に，私たちの周りの色々な場面で活用されています．統計学は，重要な数学の分野でもあります．本講では，記述統計学におけるデータの扱い方，確率論(中心 極限定理)に基づいた推測統計学の考え方と方法について，基礎的な知識を習得するとともに，問題演習も図っていきます． |
|---|---|
| 学習の目的 | １．確率空間，確率変数，確率分布の概念を理解できるようにする ２．二項分布，ポアソン分布，正規分布を理解できるようにする ３．データを解析するときの統計の考え方を理解できるようにする ４．推定・検定の考え方を理解できるようにする |
| 学習の到達目標 | １．確率空間，確率変数，確率分布の概念を理解し，具体例を扱えるようにする ２．確率や平均などを具体的に計算できるようにする ３．代表値や散布度，相関係数を求めることができるようにする ４．推定・検定の考え方を理解し，具体例を扱えるようにする |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 授業の方法 | 講義 |
| 授業の特徴 | Moodle |
| 教科書 | 確率論・統計学入門(教育系学生のための 数学シリーズ，篠田正人 編著，共立出版) ISBN978-4-320-01825-9 |
| 参考書 | |
| 成績評価方法と基準 | 中間試験50%，期末試験50%，計100%。(合計が60%以上で合格) |
| オフィスアワー | 毎週水曜日12:00～13:00（解析学第1研究室，教育学部1号館４F） |
| 受講要件 | 基礎微分積分学Ⅰ・Ⅱおよび基礎線形代数学Ⅰ・Ⅱを受講していること(履修中は含まない) |
| 予め履修が望ましい科目 | |
| 発展科目 | 応用数学要論，解析学要論，応用数学講究 |
| 授業改善への工夫 | 授業中の質問，アンケートを基に随時対応する |
| その他 |
| キーワード | 確率，条件付確率，ベイズの定理，確率変数，独立，平均，積率母関数，特性関数，正規分布，分散，標準偏差，標本調査，χ二乗分布，t分布，F分布，推定，検定 |
|---|---|
| Key Word(s) | probability, conditional probability, Bayes' theorem, random variable, independent, mean, Moment-generating function, characteristic function, normal distribution, variance, standard deviation, sampling survey, chi square distribution, t-distribution, F-distribution, estimate, test |
| 学習内容 | １．ガイダンス （第１週） ２．確率，確率空間 （第２週～第４週） ３．確率変数 （第５週～第１０週） ４．主な確率分布 （第１１週～第１５週） ５．標本調査と統計量，標本分布 （第１６週～第１９週） ６．推定 （第２０週～第２３週） ７．検定 （第２４週～第３０週） |
| 学習課題(予習・復習) | 教科書および毎時配布するプリントに沿って課題を与える |
| ナンバリングコード(試行) | ED-CMAT-2 |
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※最初の2文字は開講主体、続く4文字は分野、最後の数字は開講レベルを表します。 ナンバリングコード一覧表はこちら