シラバス情報

開講年度
2025年度
開講学期
後期
科目名
確率統計学
授業種別
講義
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 確率統計学 [S4][対面]
担当教員
赤城 文子
単位数
2.0単位
曜日時限
火曜5限
キャンパス
八王子
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
PBL(課題解決型学習)/実習・フィールドワーク

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
実務家担当科目
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
該当なし
その他の資格・認定プログラムとの関連
関連する科目でない
教育課程コード
Ⅱ2b
教育課程コードの見方【例】 Ⅰ2a(Ⅰ…Ⅰ群、2…2年配当、a…必修) ※ a : 必修 b : 選択必修 c : 選択 ※複数コードが表示されている場合には入学年度・所属学科の学生便覧を参照のこと