三重大学ウェブシラバス

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科目の基本情報

開講年度	2020 年度
開講区分	工学部電気電子工学科／総合工学科電気電子工学コース・基礎教育

受講対象学生	学部(学士課程) : 2年次
選択・必修	必修学科必修
授業科目名	確率・統計
	かくりつ・とうけい
	Probability and Statistics
単位数	2 単位
ナンバリングコード	EN-ELEC-2

開放科目	非開放科目
開講学期	前期
開講時間
開講場所	工学部20番教室
担当教員	弓場井一裕（工学部電気電子工学科）
担当教員	YUBAI, Kazuhiro
SDGsの目標

学修の目的と方法

授業の概要	偶然現象（確率的な現象）を記述・解析する際に必要となる数学の基礎について学ぶとともに，確率的な現象の捉え方・考え方を体得することを目的とする。また，実験で得られたデータを処理する際に使われる統計的な手法の基礎について学ぶ。
学修の目的
学修の到達目標	確率の数学的扱い方を習得させ，統計の基本知識を習得させる。 ★学習・教育目標：「多面的思考能力」，「基礎・専門知識」に関する能力を向上させる。
ディプロマ・ポリシー	○ 学科・コース等の教育目標 ○ JABEE 関連項目学習教育目標との関連（達成度点検シートの重み）：(A)多面的思考能力(0.3)，(c)基礎・専門知識(0.7) 　多面的な思考能力と素養：日本や世界各国の種々の時代や地域には、多様な考え方が存在していることを学び、様々な立場から互いの意見を尊重して相互に理解できる。【認知的領域】　技術者倫理：電気電子工学の基礎知識を身につけ、科学技術が社会や自然環境に及ぼす影響を理解し、責任ある技術者として行動できる。【情意的領域】　基礎知識と専門知識：数学、自然科学、情報技術、並びに電気電子工学に関する基礎及び専門知識を修得し、それらの知識を応用できる。【認知的領域】　デザイン能力・ものづくり能力：電気電子工学の基礎と専門知識を基にして、関連した情報の収集を図り、課題を解決する手法を提案でき、それに基づいて「ものづくり」を行える。【技能表現領域】　コミュニケーション能力：実験した内容や考察した内容、調査した内容を図、表等を利用して文書により表現し、他人に説明できる能力、討論を行える。専門とする分野の英語で書かれた文献について理解し、説明できる。【技能表現領域】　自主的継続的学習能力：電気電子工学に関連する種々の分野に関心を持ち、未知な分野が広がっていることを感じて、自主的、継続的な学習が必要であることを認識できる。【情意的領域】　制約下での仕事の推進・統括：電気電子工学分野の基礎に関する与えられた課題または自ら設定した課題について、計画的に物事を進め、期限までにまとめて報告書を提出できる。【認知的領域】 ○ 全学の教育目標感じる力　感性　共感　主体性考える力 ○幅広い教養 ○専門知識・技術 ○論理的・批判的思考力コミュニケーション力　表現力(発表・討論・対話) 　リーダーシップ・フォロワーシップ　実践外国語力生きる力 ○問題発見解決力　心身・健康に対する意識　社会人としての態度・倫理観
成績評価方法と基準	演習レポート(20％），中間試験(40％)，期末試験(40％)の計100％（各項目5割以上取得し，合計が60％以上で合格）
授業の方法	講義
授業の特徴	PBL 特色ある教育 Moodleを活用する授業英語を用いた教育
授業改善の工夫	TA（ティーチングアシスタント）によるレポートのきめ細かなチェックを行って，理解程度の把握と向上に努めている。また，eラーニングシステムMoodleに授業計画や演習問題を載せてあり，学生の利用の便宜を図っている。ある特定の関数に関する微分・積分を多用するため，数学的準備として１回時間を割いて理解を深めさせる。
教科書	コア・テキスト確率統計（河東泰之監修，西川貴雄著サイエンス社）
参考書	確率統計キャンパス・ゼミ（馬場敬之，久池井茂著，マセマ出版社）
オフィスアワー	オフィスアワー：毎週木曜日16:20～18:00 場所：電気電子棟2F 1206室
受講要件
予め履修が望ましい科目	基礎微分積分学Ⅰ･Ⅱ
発展科目	情報理論，基礎実験，応用実験
その他

授業計画

MoodleのコースURL

キーワード	確率，統計，期待値，分散，確率分布，検定
Key Word(s)	Probability, Statistics, Expectation value, Variance, Probability distribution, test
学修内容	第１回　確率とは何か？　確率・統計をなぜ学ぶか？　確率の数学的定義第２回　確率変数・条件付き確率と独立性第３回　離散型確率変数とその確率分布・離散型確率変数の期待値第４回　モーメントと分散第５回　連続型確率変数と確率密度関数，連続型確率変数の期待値第６回　密度関数の特定・大数の法則・中心極限定理第７回　中間試験第８回　1次元のデータ・2次元のデータ第９回　母集団と母集団分布・標本抽出と確率第10回　母数と統計量・推定量第11回　仮説検定の枠組み・帰無仮説と対立仮説第12回　検定の誤り・正規母集団に対する検定① 第13回　正規母集団に対する検定② 第14回　区間推定の考え方・正規母集団に対する区間推定① 第15回　正規母集団に対する区間推定② 第16回　期末試験
事前・事後学修の内容	教科書に沿って授業が行われるので，各回の該当箇所の予習復習をしておくとともに，演習レポート課題に取り組む。

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