シラバス表示
シラバスの詳細な内容を表示します。
→ 閉じる（シラバスの一覧にもどる）
科目の基本情報
| 開講年度 | 2020 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 教養教育・教養基盤科目・基礎教育 | |
| 受講対象学生 |
学部(学士課程) : 2年次, 3年次, 4年次 工学部建築学コース2年生（以上）対象 |
|
| 授業科目名 | 基礎数理統計学 | |
| きそすうりとうけいがく | ||
| Basic Statistics | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| ナンバリングコード | libr-fndt-STAT1511-001
|
|
| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 分野 | ||
| 開講学期 |
前期 |
|
| 開講時間 |
火曜日 9, 10時限 |
|
| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 玉城 政和（教育学部） | |
| TAMASHIRO Masakazu | ||
| SDGsの目標 |
|
|
学修の目的と方法
| 授業の概要 | 確率論と統計学がテーマであり，数理統計学の基礎的考え方を学ぶ． |
|---|---|
| 学修の目的 | 数理統計学の基礎的考え方を身につけ，データを整理し分析する数理的方法や，確率変数の意味・意義を理解できるようにする．時間があれば，推定および検定の基本的考え方や方法も学び応用を目指す． |
| 学修の到達目標 | データの平均，分散，標準偏差および相関係数といった量について理解し，計算できるようになる． 確率変数，正規分布，中心極限定理（および推定・検定の概要）を理解し，活用できるようになる． |
| ディプロマ・ポリシー |
|
| 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 演習 |
| 授業の特徴 |
反転授業 Moodleを活用する授業 |
| 授業改善の工夫 | 授業中の質問，授業評価アンケートを参考に適宜対応する． |
| 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 | 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） 理工系の確率・統計入門（服部哲也，ISBN:978-4-7806-0207-4） |
| オフィスアワー | 毎週水曜日12:00～13:30，解析学第1研究室（教育学部４Ｆ） |
| 受講要件 | |
| 予め履修が望ましい科目 | なし |
| 発展科目 | 確率･統計学 |
| その他 | 毎回小テストを行います．これは学んだことが自分の力として定着したかを確認するものであり，従って，小テストの未受験回数が３回以上になると単位が認められません（合理的理由がある場合を除く）ので，注意してください． |
授業計画
| MoodleのコースURL |
|---|
| キーワード | ベイズの定理，平均，分散，標準偏差，相関係数，確率変数，正規分布，大数の法則，中心極限定理，区間推定 |
|---|---|
| Key Word(s) | Bayes' theorem, mean, variance, correlation coefficient, random variable, normal distribution, law of large number, central limit theorem, interval estimate |
| 学修内容 | １．場合の数，試行と事象，およびその演習 ２．確率の計算，およびその演習 ３．条件付確率とベイズの定理，独立事象，およびその演習 ４．確率変数と確率分布，およびその演習 ５．確率変数の平均と分散，およびその演習 ６．二項分布とポアッソン分布，およびその演習 ７．確率変数の和と積，およびその演習 ８．まとめ① ９．資料の整理，およびその演習 １０．データの平均と分散，およびその演習 １１．相関係数，およびその演習 １２．正規分布の標準化，およびその演習 １３．標本平均の分布，およびその演習 １４．統計的推定，およびその演習 １５．まとめ② |
| 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． |