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開講年度 | 2020 年度 | |
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開講区分 | 生物資源学部 | |
受講対象学生 |
共生環境学科・全教育コース 学部(学士課程) : 3年次 環境情報システム学教育コースならびに農業土木学教育コース対象 |
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選択・必修 | 必修 学科必修科目 |
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授業科目名 | 環境解析基礎III(環境情報システム学・農業土木学) | |
かんきょうかいせききそ さん | ||
単位数 | 2 単位 | |
ナンバリングコード | BIOR-Envi-2021-007
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開放科目 | 開放科目
他専攻の学生の受講可, 自専攻の学生の受講可, 他研究科の学生の受講可, 自研究科の学生の受講可, 他講座の学生の受講可, 他類の学生の受講可, 他学科の学生の受講可, 他学部の学生の受講可 |
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開講学期 |
前期 |
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開講時間 |
火曜日 3, 4時限 |
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開講場所 | ||
担当教員 | 福島崇志 | |
FUKUSIMA, Takashi | ||
SDGsの目標 |
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授業の概要 | 共生環境学科において取り扱うデータ解析の基礎を勉強する. |
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学修の目的 | データの評価を正しくできる. |
学修の到達目標 | ・データの基本統計量を適切に説明できる. ・データ間の比較を統計的に正しく処理できる. ・データ間の関係性を統計的に正しく処理できる. |
ディプロマ・ポリシー |
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成績評価方法と基準 | 最終課題50%,小テストおよびレポート50%.(合計が60%以上で合格).欠席4回以上は不合格とする. |
授業の方法 | 講義 |
授業の特徴 |
グループ学習の要素を加えた授業 |
授業改善の工夫 | |
教科書 | 資料を適宜配布する |
参考書 | |
オフィスアワー | 適宜対応する. |
受講要件 | |
予め履修が望ましい科目 | 基礎科目の数学,プログラミングを単位修得済みであることが望ましい |
発展科目 | |
その他 |
MoodleのコースURL |
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キーワード | グラフ,統計,正規分布,検定,相関,回帰, Python |
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Key Word(s) | Graph, statistics, normal distribution, statistical hypothesis testing, correlation coefficient, regression, python |
学修内容 | 学習内容 ・基本統計量 ・データの特性 ・分布 ・グラフ作成法 ・統計的仮説検定 ・相関分析 ・回帰分析 ・クラスタリング |
事前・事後学修の内容 | 学習課題 事前学習として以下の内容を予習する(各回2時間) ・数学の基礎 ・プログラミングの基礎 ・パソコンの準備 また,事後学習として以下の内容を復習する(各回2時間) ・講義中に出された課題 ・統計処理方法の意義 |