Probability and Statistics

開講年度

2025Year

開講学期

Second Semester

科目名

Probability and Statistics

授業種別

Lecture

科目名（英語）

Probability and Statistics

授業情報(授業コード・クラス・授業形態)

A1100110 Probability and Statistics

担当教員

AKAGI Fumiko

単位数

2.0Credits

曜日時限

Tue.5Period

キャンパス

Hachioji Campus

教室

1N-214講義室

学位授与の方針

1 基礎知識の修得 10 ％
2 専門分野の知識・専門技術の修得 80 ％
3 汎用的問題解決力の修得 10 ％
4 道徳的態度と社会性の修得 0 ％

具体的な到達目標

①変数及び二変数のデータの整理ができる。
②ベイズの定理を使って確率計算ができる。
③二項分布の基礎を理解し応用できる。
④正規分布の基礎を理解し応用できる。

受講にあたっての前提条件

順列、組み合わせの計算ができること

授業の方法とねらい

統計的なものの考え方や、統計手法の基礎（記述統計学、母集団と標本の考え方、確率・確率分布）を習得する

AL・ICT活用

Project Based Learning／Practice Fieldwork

第1回

授業形態

対面

事前学習

事前学習：教科書1〜6ページを熟読し、練習問題1-1を解く

2.5時間

授業内容

一変数のデータ整理(母集団と標本)

事後学習・事前学習

事後学習：一変数のデータ整理(母集団と標本)の演習問題を解く
事前学習：教科書9〜19,44〜53ページを熟読し、練習問題2-1を解く

4.5時間

第2回

授業形態

対面

授業内容

一変数のデータ整理(平均、分散、標準偏差)

事後学習・事前学習

事後学習：一変数のデータ整理(平均、分散、標準偏差)の演習問題を解く
事前学習：教科書197〜203ページを熟読し、練習問題12-1①②③を解く

4.5時間

第3回

授業形態

対面

授業内容

相関分析

事後学習・事前学習

事後学習：相関分析の演習問題を解く
事前学習：教科書218〜226ページを熟読し、練習問題13-1①②③を解く

4.5時間

第4回

授業形態

対面

授業内容

回帰直線（最小２乗法）

事後学習・事前学習

事後学習：回帰直線（最小２乗法）の演習問題を解く
事前学習：教科書63〜73ページの例題を理解する。練習問題4-1を解く

4.5時間

第5回

授業形態

対面

授業内容

順列、組み合わせ、確率の実験

事後学習・事前学習

事後学習：順列、組み合わせ、確率の演習問題を解く。実験結果をまとめる。
事前学習：77〜82ページの例題を理解する。練習問題5-1を解く

4.5時間

第6回

授業形態

対面

授業内容

確率の意味

事後学習・事前学習

事後学習：確率の意味の演習問題を解く。
事前学習：83〜90ページの例題を理解する。練習問題5-7を解く

4.5時間

第7回

授業形態

対面

授業内容

確率の加法定理、乗法定理

事後学習・事前学習

事後学習：確率の加法定理、乗法定理の演習問題を解く。
事前学習：91〜93ページの例題を理解する。練習問題5-10を解く

4.5時間

第8回

授業形態

対面

授業内容

確率の乗法定理、ベイズの定理

事後学習・事前学習

事後学習：確率の乗法定理、ベイズの定理の演習問題を解く。
事前学習：99〜100ページの例題を理解する。練習問題6-1を解く

4.5時間

第9回

授業形態

対面

授業内容

確率変数と確率分布、期待値

事後学習・事前学習

事後学習：確率変数と確率分布、期待値の演習問題を解く。
事前学習：101〜103ページの例題を理解する。練習問題6-2を解く

4.5時間

第10回

授業形態

対面

授業内容

二項分布

事後学習・事前学習

事後学習：二項分布の演習問題を解く。
事前学習：107〜109ページの例題を理解する。練習問題6-6を解く

4.5時間

第11回

授業形態

対面

授業内容

正規分布の特徴

事後学習・事前学習

事後学習：正規分布の特徴の演習問題を解く。
事前学習：110〜113ページの例題を理解する。練習問題6-7を解く

4.5時間

第12回

授業形態

対面

授業内容

標準正規分布,正規分布の応用

事後学習・事前学習

事後学習：標準正規分布,正規分布の応用の演習問題を解く。
事前学習：第1、2回を復習しておくこと

4.5時間

第13回

授業形態

対面

授業内容

正規分布の応用、EXCELを使ってデータ整理を行う

事後学習・事前学習

事後学習：EXCELを仕上げる
事前学習：第1〜13回を復習する

4.5時間

第14回

授業形態

対面

授業内容

授業内容すべてを範囲とする学期末筆記試験を実施

事後学習・事前学習

事後学習：第1〜13回を復習する

2.5時間

第15回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

授業の振り返り

事後学習

授業の振り返り

1時間

成績評価の方法

演習問題20点と学期末筆記試験（ 14 回目に実施）による80点の合計100点で評価する。準備学習の提出は加点する。A+〜Fの6段階評価でD以上の者を合格とする。
病気等でやむを得ず休む場合でも４回以上欠席または遅刻した場合は、評価対象外として単位取得の資格を失う。

受講生へのフィードバック方法

毎回、演習問題の解説を行う。

教科書

「例題で学ぶ初歩からの統計学」　　白砂　堤津耶　（日本評論社）を必ず購入すること。準備学習及び授業で必ず使います。

参考書

「統計学入門」　東京大学教養学部統計学教室偏　（東京大学出版会）

オフィスアワー

水曜日18時〜19時　新宿校舎A2272

受講生へのメッセージ

人数が少ない場合は、毎週出席を求める対面授業に変更します。
電卓を持参してください。携帯で計算をしてはいけません。

実務家担当科目

Applicable

実務経験の内容

シミュレーションによる磁気ディスク装置の研究・開発の経験がある教員が、シミュレーションに用いる確率統計学の実践を活かし、確率・統計的手法について講義する。

教職課程認定該当学科

Not applicable

その他の資格・認定プログラムとの関連

Syllabus data