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	2021 年度
開講区分	工学部機械工学科／総合工学科機械工学コース・基礎教育

受講対象学生	学部(学士課程) : 2年次工学部機械工学科
選択・必修	必修学科必修
授業科目名	工業数学E（確率・統計）
	こうぎょうすうがくE（かくりつ・とうけい）
	Advanced Engineering Mathematics E
単位数	2 単位

受講対象学生
選択・必修
授業科目名


単位数	単位
ナンバリングコード	EN-COMN-2

開放科目	非開放科目
開講学期	後期
開講時間	木曜日 7, 8時限
授業形態	ハイブリッド授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業「ハイブリッド授業」・・・「対面授業」と「オンライン授業」を併用した授業「オンデマンド授業」・・・動画コンテンツの配信等によって実施する授業
開講場所
担当教員	安藤俊剛（工学研究科機械工学専攻）
担当教員	ANDO, Toshitake
SDGsの目標
連絡事項	* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

学修の目的と方法

授業の概要	確率・統計は, 工学全般にわたって広く活用されている．たとえば実験結果の「大きい」，「小さい」, 「違いがない」などの評価を客観的にするときに, 統計的検定は必須である．本講義では，確率・統計の基礎を説明することを目的とする．講義に際しては，計算方法を教えるだけでなく, 例えば，数ある検定の中で代表的なもに絞込んで考え方を説明することに重点を置く．
学修の目的	組み合わせやデータの分布から, 確率の計算・評価, 検定ができるようになる, 統計学の基礎が理解できるようになることを目的とする.
学修の到達目標	組み合わせや順列から, ある条件の確率を計算できる. あるデーターの分布から, 標準偏差やバラつきが計算できる. あるデーターの分布から, 確率検定ができる. 統計学の基礎が理解できる. 例えばFE試験のMATHEMATICS分野におけるProbability and Statisticsの問題が容易に解ける.
ディプロマ・ポリシー	○ 学科・コース等の教育目標　個性に輝く技術者となるために、自らの短所を補い、長所を伸ばそうとする意欲と姿勢を持っている。【関心・意欲】【態度】　社会性・国際性・倫理観：社会的・国際的に広い視野、先見性、倫理観を持つために、科学技術の果たす歴史的・社会的役割を理解している。【態度】　コミュニケーション能力：自らの考えを日本語や英語で科学的・論理的に説明し、コミュニケーションすることができる。【技能・表現】　工学基礎：工学の礎となる数学、自然科学、情報技術に関する基礎知識を持っており、これを使って議論できる。【知識・理解】　機械工学専門：材料と構造、運動と振動、エネルギーと流れ、情報と計測・制御、設計と生産、機械とシステムなどの機械工学の主要専門分野に関する基礎知識を持ち、これを応用することができる。【知識・理解】　デザイン能力・創造性：社会の要求をとらえたモノづくりのための創造力と設計技術の基礎を修得している。【思考・判断】　実践的能力：機械の専門分野とともに、産業の環境負荷や生態系への影響、環境と人間に調和する機械の知能化など、環境-人間-機械の関係を総体的にとらえて、科学技術を応用することができる。【思考・判断】　自主性：地球の将来を見据えて、自ら課題を設定し、計画・実行することができる。【関心・意欲】 ○ 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 ○ JABEE 関連項目
成績評価方法と基準	・12回以上講義に出席すること，およびすべての課題を提出することを単位認定の前提条件とする．・評価：課題（20点満点），および期末試験（80点満点）の合計得点について, 得点の1/10の小数点以下を切り捨てたものを最終成績とする. ・最終成績６以上を合格とする．
授業の方法	講義
授業の特徴	PBL 特色ある教育英語を用いた教育
授業改善の工夫
教科書	図解確率・統計入門 (野村由司彦, コロナ社)
参考書	確率のはなし（大村平，日科技連），統計のはなし（大村平，日科技連）
オフィスアワー	・本科目の担当者への連絡は, アドレス ando@mach.mie-u.ac.jp にメールを送り, 予約をしてください．・共通教育棟１号館2階２０３号室「数学なんでも相談室」小保方よしの非常勤講師からも，本科目はもとより数学全般について，指導を受けることができる．
受講要件	なし
予め履修が望ましい科目	なし
発展科目
その他

授業計画

MoodleのコースURL

キーワード	確率，統計，検定
Key Word(s)	probability, statistics, statistical test
学修内容	I. 確率第１回: 集合，場合の数，順列，組合せ, 事象，確率第２回: 離散確率関数，離散確率関数の分布関数, 離散確率関数の平均第３回: 離散確率関数の分散と標準偏差 (分散) 第４回: 離散確率関数の分散と標準偏差 (共分散，分散の伝搬) 第５回: 連続関数の分布関数，連続関数の平均，連続関数の分散　第６回: 二項分布，第７回: ポアソン分布, 正規分布第８回: カイ2乗分布第９回: スチューデントのt分布第10回: フィッシャーの分布 (F分布) II. 統計第11回: 計的推論, 不偏推定, 母平均の区間推定, 母分散の区間推定第12回: 母平均の検定, 母平均の差の検定第13回: 分散の比の検定第14回: 分散分析 (1因子実験) 第15回: 分散分析 (2因子実験) 第16回: 期末試験
事前・事後学修の内容	毎回，授業で学んだ内容に対応させて，および教科書の「問い」を復習課題として解いてノートに記入し, 一部を小レポートとして提出してもらう．
事前・事後学修の内容	事前学修の時間:120分/回　　　事後学修の時間:120分/回