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科目の基本情報
| 開講年度 | 2021 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 教養教育・教養統合科目・現代科学理解 | |
| 受講対象学生 |
学部(学士課程) : 1年次, 2年次, 3年次, 4年次, 5年次, 6年次 |
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| 授業科目名 | 数理科学H | |
| すうりかがくえいち | ||
| Mathematical Science H | ||
| 授業テーマ | やさしい統計学 | |
| 単位数 | 2 単位 | |
| ナンバリングコード | libr-comp-MASC1318-001
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| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 分野 | 自然 （2014年度（平成26年度）以前入学生対象） | |
| 開講学期 |
前期 |
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| 開講時間 |
水曜日 3, 4時限 |
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| 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 |
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| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 岩本 隆宏（非常勤講師） | |
| ＩＷＡＭＯＴＯ，Ｔａｋａｈｉｒｏ | ||
| 実務経験のある教員 | 【教員名】岩本隆宏 【実務経験の内容】日本数学コンクール作成委員 【授業内容との関連性】日本数学コンクール第２回～第３１回の間作成委員として従事した。 |
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| SDGsの目標 |
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| 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 |
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学修の目的と方法
| 授業の概要 | 確率も統計も偶然を扱いますが,統計は『過去に起きたことの記述』であり,確率は『未来に起きることの記述』であるのでその点で大きく異なります。ただその基礎にあるのは”偶然の法則性”です。平均の回りにツリガネ状にばらつくことが多かったり、サンプルの取り方の信頼度の高め方を学びます。多くの高校で習ってない数学Ｂの『確率分布と統計的な推測』もカバーします。 |
|---|---|
| 学修の目的 | データの特徴を読み解くことは、現在いろいろな分野で求められています。ビッグデータを読み解く基礎となる力を身につけてもらいます。例えば、薬の効用度、マーケティング調査の分析、金融商品のリスクとリターン、株・為替相場の分析、選挙の出口調査などの理屈がわかるようになることです。 また統計を知っていると”データ”で騙されない力が付くようになります。 高校の新学習指導要領でも、数学Ⅰに仮説・検定の考え方（統計検定３級にも入りました）が入りました。その内容もカバーします。 |
| 学修の到達目標 | 標準偏差が計算できるようになり、それを活用できること。日本統計学会公式認定・統計検定２級などの取得できるようになること。 |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | 毎回、内容の理解度の確認のための簡単な小テストをします（３割）。３部構成のため、簡単なレポート提出が３回あります（２割）。最後に簡単な試験を実施（３割）します。以上と出席（２割）と合わせて総合的に評価します。 |
| 授業の方法 | 講義 演習 |
| 授業の特徴 |
問題提示型PBL（事例シナリオ活用含） プレゼンテーション/ディベートを取り入れた授業 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） |
| 授業改善の工夫 | 小テストには授業アンケートを含みます。関心度、理解度をチェックしながら、授業改善（アクション）に役立て、ＰＤＣＡサイクルを回します。 |
| 教科書 | パワーポイント資料を毎回配布します。 |
| 参考書 | コルモゴロフの確率論入門（森北出版） |
| オフィスアワー | 必要に応じ、水曜日の授業後（正確な時間と場所は授業で連絡します） |
| 受講要件 | 基礎知識は必要としませんが、高校で必修だった、数学Ⅰのデータの分析の用語は復習しながら使います。 |
| 予め履修が望ましい科目 | 特にありません。 |
| 発展科目 | 各専門での統計学 |
| その他 | 高校で使った数学Ｂの教科書があればそれも参考になります。やる気のある学生の迷惑にならないように、授業中の最低限のマナーを守ってください（私語、スマホ等の使用などは禁止します）。 |
授業計画
| MoodleのコースURL |
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| キーワード | 分散と標準偏差、相関係数と回帰曲線、２項分布、ポアソン分布、正規分布、標本分布、推定 |
|---|---|
| Key Word(s) | variance & standard deviation, correlation cofficient & regression line , binomial distribution , Poisson distribution ,normal distribution , sampling distribution , estimation |
| 学修内容 | 第１回（データの整理） 第２回（平均と分散） 第３回（偏差値・チェビシェフの不等式） 第４回（相関係数と回帰曲線） 第５回（確率分布） 第６回（２項分布） 第７回（ポアソン分布） 第８回（正規分布） 第９回（標本分布） 第１０回 （推定） 第１１回 （仮説と検定） 第１２回 （ｔ検定） 第１３回 （カイ２乗検定） 第１４回 （Ｆ検定） 第１５回 （回帰分析） |
| 事前・事後学修の内容 | 毎回、事前にＭｏｏｄｌｅで授業のパワーポイント資料と小テストを配布しますので印刷して授業にのぞんでください。講義は３部構成（各5回）なので、現実問題への応用として課題を各部1回で合計3回出しますので、Ｍｏｏｄｌｅで提出してください。 |
| 事前学修の時間:120分/回 事後学修の時間:120分/回 |