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| 開講年度 | 2019 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 |
A 類, B 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 ～70 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(受講中を含まない) |
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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 | |
| ナンバリングコード | ED-CMAT-2
※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。 |
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| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
通年 |
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| 開講時間 |
金曜日 7, 8時限 |
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| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 玉城 政和（教育学部） | |
| 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． |
|---|---|
| 学修の目的 | 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 |
| 学修の到達目標 | １．確率空間，確率変数，確率分布の概念を理解し，具体例が扱えるようになる ２．確率や平均などを具体的に計算できるようになる 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なる ４．推定・検定の考え方を理解し，具体例を扱えるようになる |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 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) |
| 授業の方法 | 講義 |
| 授業の特徴 |
反転授業 Moodleを活用する授業 その他、能動的要素を加えた授業（ミニッツペーパー、シャトルカードなど） 教員と学生のやり取りは日本語でも、英語による論文や教材の講読を含んだ授業 |
| 授業改善の工夫 | 授業中の質問，アンケートを基に随時対応する |
| 教科書 | 工科の数学 確率・統計(第2版)（田代 嘉宏 (著)，森北出版，ISBN 978-4627049420） |
| 参考書 | 理工系の確率・統計入門，服部 哲也 著，学術図書出版社 ISBN978-4780602074 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 工学系数学テキストシリーズ 確率統計（上野 健爾 (監修) 工学系数学教材研究会 (編集)，森北出版，ISBN 978-4627057517） 新基礎コース 確率・統計（浅倉，竹居 共著，学術図書出版社，ISBN978-4-7806-0405-4） 統計学の基礎（栗栖，濱田，稲垣 共著，裳華房，ISBN978-4-7853-1525-2） 確率統計の数理（石井，塩出，新森 共著，裳華房，ISBN978-4-7853-1090-5 ） 新訂・確率統計（大日本図書，ISBN4-477-01875-4） はじめての数理統計学（古島・市橋・坂西，近代科学社，ISBN978-4-7649-1048-5） 入門統計学（橋本智雄，共立出版，ISBN4-320-01508-8） |
| 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(受講中は含まない) |
| 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 |
| その他 |
| MoodleのコースURL |
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| 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 |
| 学修内容 | 第1回 ガイダンス，場合の数，その演習 第2回 試行と事象，その演習 第3,4回 確率の意味と計算 第5,6回 事象の独立性，および演習 第7回 振り返り① 第8,9回 確率変数と確率分布，および演習 第10回 分散と標準偏差，積率母関数，および演習 第11,12回 二項分布とポアッソン分布，および演習 第13,14回 確率変数の和と積，および演習 第15回 振り返り② 第16回 度数分布表 第17回 四分位数，および演習 第18回 資料の平均と標準偏差，および演習 第19回 データと確率変数，および演習 第20,21回 ２変量の解析，および演習 第22回 振り返り③ 第23,24回 正規分布，および演習 第25回 中心極限定理，および演習 第26回 母集団と標本 第27回 点推定，および演習 第28回 母平均の区間推定，および演習 第29回 母比率の推定，および演習 第30回 振り返り④ |
| 事前・事後学修の内容 | （事前学習）次回の授業で学ぶ内容を示すので，その範囲の教科書の例題を解いておくこと （事後学習）授業で学んだ範囲の教科書の問題を解くこと． |