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	2022 年度
開講区分	生物資源学部

受講対象学生	資源循環学科・全教育コース学部(学士課程) : 3年次資源循環学科対象科目
選択・必修	必修学科必修科目
授業科目名	農林統計学
	のうりんとうけいがく
	Statistics for Agriculture and Forestry
単位数	2 単位
ナンバリングコード	BIOR-Reso-2021-005

開放科目	非開放科目
開講学期	前期
開講時間	木曜日 3, 4時限
授業形態	対面授業 * 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	生物資源学部校舎（教室番号は、Moodle生物資源学部・生物資源学研究科　学生掲示板で確認して下さい。）
担当教員	松田陽介，塚田森生，野中章久
担当教員	MATSUDA, Yosuke 　TSUKADA, Morio 　NONAKA, Akihisa
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	農林学の実験，観察，調査等で得られた量的データは統計処理を施して発表する必要がある。また、現代社会では様々な場面で統計処理を施したデータを読み取る必要がある。この授業では、特に農林学上必要な技法として基礎的な統計処理の方法を身につける。これは、生命、環境、食料、健康等に関する生物資源学の基本的な知識と技術、経験を有することの一助となる。
学修の目的	農林学上必要な統計学の基本を身につける。これにより、本学において卒業研究を行うに際し、どのような量的データにどのような統計処理を施すべきかが理解できる。また、各種報道はもとより、科学論文で示される統計処理されたデータの適切な読み取りができる。
学修の到達目標	各種グラフの使い分けができる。比率の統計的検定ができる。平均値の誤差の表現、2つ以上の平均値の比較ができる。 1つまたは複数の変数が他の変数に与える影響を解析することができる。
ディプロマ・ポリシー	○ 学科・コース等の教育目標　（１）幅広い教養と倫理観、国際感覚を身につけ、豊かな人間性を有している。 ○（２）生命、環境、食料、健康等に関する生物資源学の基本的な知識と技術、経験を有している。 ○（３）科学的で論理的な思考を展開することができ、計画的に問題の解決に取り組むことができる。　（４）豊かなコミュニケーション能力を持ち、他者と協力して行動することができる。　（５）社会の変化に柔軟かつ自律的に対応し、発展的に生きていくことができる。 ○ 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	期末テスト100% を予定しているが、状況に応じて柔軟に変更するので授業中の連絡等に十分注意すること。数的資料の読み方、比率の検定、平均値の検定、重回帰などが理解できているかを実際の解析もさせて問う。
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	パソコンを効果的に利用する。
教科書	平田（監修）(2017) 生物・農学系のための統計学　朝倉書店
参考書	バイオサイエンスの統計学(市原清志著，南江堂)
オフィスアワー	随時各教員にメールで連絡の上、指定された研究室にて。
受講要件	高校で数学I、数学IIBを十分に学んでいない者は、事前に「数学なんでも相談室」へ行って学んで下さい。数学IIIの内容についても一部必要となる可能性がある。
予め履修が望ましい科目	なし。
発展科目	なし。
その他	全ての時間に，パソコンを必ず携帯のこと。

授業計画

MoodleのコースURL

キーワード	確率、確率分布，統計検定
Key Word(s)	probability，probability distribution, statistical test
学修内容	1.　変数の種類と尺度 2.　項分布，２項検定，フィッシャーの直接確率検定 3.　ポアソン分布, カイ２乗適合度検定 4.　カイ２乗独立性検定，ランダム化検定 5.　ランダム化検定，正規分布 6.　母集団の表現，母数の区間推定 7.　母平均の差の検定 8.　分散分析 9.　相関・回帰分析 10. 単回帰分析：最小自乗法の仕組み 11. 単回帰分析：計算の方法と演習 12. 単回帰分析：検定 13. 重回帰分析：手法の概要と注意点 14. 理解確認のための全範囲の重要事項の演習 15. 重要事項の演習の解説
事前・事後学修の内容	資料があればこれに書かれていることを予めよく読む。授業中に説明した練習問題をよく復習する。
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