Syllabus data

開講年度
2026Year
開講学期
First Semester
科目名
Statistics
授業種別
Lecture
科目名(英語)
Statistics
授業情報(授業コード・クラス・授業形態)
A2000804 Statistics
担当教員
HISHIDA Hirotoshi
単位数
2.0Credits
曜日時限
Fri.3Period
キャンパス
Shinjuku Campus
教室
A-0652教室
学年
カリキュラムにより異なります。

学位授与の方針
1 基礎知識の修得 20%
2 専門分野の知識・専門技術の修得 60%
3 汎用的問題解決力の修得 0%
4 道徳的態度と社会性の修得 20%
具体的な到達目標
受講生は、工学の各種場面及び日常の社会全般において、合理的なデータ分析及び真実の推測ができる様な基礎及び応用能力を修得する。
1)二項分布、正規分布を使える。
2)カイ二乗分布を検定の道具として、ある程度使える。
3)相関係数を理解し、多次元データの相関性を論じられる。
4)EXCEL等を用いて、実際にデータ処理できる。
受講にあたっての前提条件
これまで学んできた全専門科目および全設計製図科目の知識が、統計学を学ぶ上での基礎知識となります。現実を常にイメージして下さい。
到達目標をよく理解し、高いレベルでの達成を目指す意欲があること。
授業の方法とねらい
統計学が工学においてどう役立つかを、実際に自分たちの手で採ったデータを処理する事を通して学ぶ。具体的には、以下の作業ができる様に、理論と実践の両面から勉強する。

<具体的な到達目標>
1)代表的なデータの分布である二項分布、正規分布の原理を知り、データに適用する。
2)正規分布とカイ二乗分布の関係を知り、正規分布に従うデータの検定を行う。
3)相関係数を理解し、多次元データの相関性について議論する。
4)自分の用意したデータを、実際にEXCEL等を用いて処理する。

 本授業は、旧ジェロンプログラムの一つである。

 最新のスケジュールは、初回授業前のオンデマンド回LMSにてULするスケジュール表である。もしシラバスとそのスケジュール表が食い違っている場合にはスケジュール表に従う事。
 システム上入力できないので、フィールドワークは「授業内で通知」と記載されている。フィールドワークは、各自必要に応じて図書室、書店等、位置を移動して所定の作業を進める日である。
 その日の授業内容や状況次第でオンラインまたはオンデマンド授業になる、或いはそれらを併用する事があるので、LMSを毎回確認する事。また、以下のスケジュールは目途であり、授業進行状況や状況次第で入れ替えや変更を行う事がある。休んだ時には、その日の授業内容を友人知人に尋ねて、確認する事を推奨する。
AL・ICT活用
Practice Fieldwork/Support for self-learning using ICT

第1回
授業形態
遠隔(オンデマンド)
事前学習
《注意!》記載は第1回目となっているが、正しくは第0回目である。ここには、授業開始前にすべき事を、以下に列挙している。(これを以て、15回中の1回分とする事になっている。)
 教科書1章を読んでおく事。特にデータに対する敬意と、データの捏造や改竄(かいざん)に対する罪の意識を、もってもらいたい。また、中学校の数学で学んだ確率統計について、復習しておくと良い。

 尚、真面目に地道に勉強する者のみ来たれ、確実に単位が取れる様になり、願わくば簡単な統計処理ができる様になる。他方、不真面目や単位目的だと、作業量が多い等の理由で手に負えない。
0.5時間
授業内容
ガイダンス、統計学総論、データの採り方。
 ガイダンスでは、授業スケジュール、授業の進め方、単位修得方法等の重要な説明をするので、必ず全ての資料をDLして授業前に一読されたい。後日詳細には説明しない。
 また、現時点で公開されているLMS上のスケジュールについても、内容確認しておくこと。
事後学習・事前学習
目的意識をしっかり持つ事。
2時間
第2回
授業形態
対面
授業内容
《注意!》本来の第1日目であり、4月10日である。間違いなく出席されたい。
 教科書第1章 解説+演習
 ID登録等、重要な書類提出行為があるので、できるだけ欠席しない様に。(欠席すると、バックアップできるが相当面倒。)
事後学習・事前学習
配布(あるいはLMSに掲示)する毎回演習を実施する。
 これまでにLMSに掲示した資料に目を通す。また、映像資料に目を通す。
 分からない箇所を特定し、具体的に質問できる様にする事。
2時間
第3回
授業形態
遠隔(同時双方向)
授業内容
教科書第3章と第4章と第5章 内容理解+解説
事後学習・事前学習
配布(あるいはLMSに掲示)する毎回演習を実施する。
 これまでにLMSに掲示した資料に目を通す。また、映像資料に目を通す。
 分からない箇所を特定し、具体的に質問できる様にする事。
2時間
第4回
授業形態
対面
授業内容
教科書第3章と第4章と第5章 解説+演習
事後学習・事前学習
配布(あるいはLMSに掲示)する毎回演習を実施する。
 これまでにLMSに掲示した資料に目を通す。また、映像資料に目を通す。
 分からない箇所を特定し、具体的に質問できる様にする事。
 ここまでの総復習をしておくこと。
2時間
第5回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
第一試験B
事後学習・事前学習
必要に応じて、各自教科書や資料等を見直す事。
2時間
第6回
授業形態
対面
授業内容
第一試験A
事後学習・事前学習
できなかった内容を復習されたい。
0.5時間
第7回
授業形態
遠隔(オンデマンド)
授業内容
正規分布について、資料を掲げるので実習する。
(対応する箇所は、教科書第6章と第9章)
事後学習・事前学習
配布(あるいはLMSに掲示)する毎回演習を実施する。
 これまでにLMSに掲示した資料に目を通す。また、映像資料に目を通す。
 分からない箇所を特定し、具体的に質問できる様にする事。
2時間
第8回
授業形態
対面
授業内容
教科書第6章と第9章 解説+演習
事後学習・事前学習
配布(あるいはLMSに掲示)する毎回演習を実施する。
 これまでにLMSに掲示した資料に目を通す。また、映像資料に目を通す。
 分からない箇所を特定し、具体的に質問できる様にする事。
2時間
第9回
授業形態
遠隔(同時双方向)
授業内容
教科書第10章〜第11章 内容の理解+解説
事後学習・事前学習
配布(あるいはLMSに掲示)する毎回演習を実施する。
 これまでにLMSに掲示した資料に目を通す。また、映像資料に目を通す。
 分からない箇所を特定し、具体的に質問できる様にする事。
2時間
第10回
授業形態
対面
授業内容
教科書第10章〜第11章 解説+演習
事後学習・事前学習
配布(あるいはLMSに掲示)する毎回演習を実施する。
 これまでにLMSに掲示した資料に目を通す。また、映像資料に目を通す。
 分からない箇所を特定し、具体的に質問できる様にする事。
2時間
第11回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
レポート作成
事後学習・事前学習
配布(あるいはLMSに掲示)する毎回演習を実施する。
 これまでにLMSに掲示した資料に目を通す。また、映像資料に目を通す。
 分からない箇所を特定し、具体的に質問できる様にする事。
2時間
第12回
授業形態
遠隔(同時双方向)
授業内容
教科書第7章〜第8章 内容の理解+解説

事後学習・事前学習
配布(あるいはLMSに掲示)する毎回演習を実施する。
 これまでにLMSに掲示した資料に目を通す。また、映像資料に目を通す。
 分からない箇所を特定し、具体的に質問できる様にする事。
2時間
第13回
授業形態
対面
授業内容
教科書第7章〜第8章 解説+演習
事後学習・事前学習
配布(あるいはLMSに掲示)する毎回演習を実施する。
 これまでにLMSに掲示した資料に目を通す。また、映像資料に目を通す。
 分からない箇所を特定し、具体的に質問できる様にする事。
0.5時間
第14回
授業形態
別欄もしくは授業内で通知
授業内容
第二試験B
事後学習・事前学習
必要に応じて、各自教科書や資料等を見直す事。
2時間
第15回
授業形態
対面
授業内容
第二試験A
事後学習
できなかった内容を復習されたい。
0.5時間

成績評価の方法
2回の試験(各25点前後)、1回のレポート(25点前後)、毎回のデータ収集やデータ処理訓練(25点前後)の総合評価とする。詳細な評価方法については、初日に説明する。到達目標をクリアした者、即ち評価が60点以上の者に単位を認め、到達状況に応じて「A+」、「A」、「B」、「C」及び「D」を与える。
受講生へのフィードバック方法
2回1組(対面と遠隔1回ずつ)で本質的に同一内容の授業を進めるので、それぞれの1回目の不明点を2回目に質問して疑問を解消しながら進められる。また、病欠などやむを得ない場合に対しても、いずれか片方出席すれば内容はだいたい解るものと期待している。なお、対面回には、提出物があるので、対面回を休んだ場合には、別途提出(17階の14号室の扉横に「提出」用ボックスがあるので、そこに入れる。)をされたい。
 なお、対面と遠隔の併用(ハイブリッド)は、内容的に無理なので実施しない。

教科書
菱田博俊:「理工系のための数学入門 確率・統計」、オーム社.

 ただし、F分布、ワイブル分布等の統計分布について少々詳しく知りたい者は、こちらでも授業に支障はない。(但し、売り切れてしまってないかも知れない。)
菱田博俊:「青少年のための統計学入門」、現代図書.
参考書
・レベル1:本当の初心者に例を上げつつ説明している。解らない者向け。授業の補強に使えるだろう。
  ⇒ 石村園子・石村貞夫:”初歩からはじめる統計学”, 共立出版株式会社.
  ⇒ 小寺平治:”新統計入門”, 裳華房.
・レベル2:これは本来工学部学生が対象ではないが、Excelを用いてデータ処理をする実際のノウハウを記しているので、とても有効である。初めてデータ処理をさせられる者向け。
  ⇒ 正井栄一・片山納:”医学・保健学の為のやさしい統計学”, 金原出版株式会社.
・レベル3:内容は良いが、レイアウトが圧力的なので、少々慣れた者が演習するのに向いている。演習の解答が充実している。
  ⇒ 大橋常道・谷口哲也・山下登茂紀:”初学者にやさしい統計学”, コロナ社.
・レベル4:コンパクトにまとまっている。演習の解答が詳細なので、やはり演習希望者向け。ちょっとした携帯参考書になるだろう。
  ⇒ 伊藤正義・伊藤公紀:”わかりやすい数理統計の基礎”, 森北出版株式会社.
・レベル5:本来、統計学と言ったらこのレベルの教科書だろうが、文章が現在の大学生にとっては少々ハイレベルと懸念されるので中級以上向きとしておきたい。図表が完備されている。
  ⇒ E.クライスィグ・訳/田栗正章:”確率と統計”, 技術者の為の高等数学7, 培風館.
・ハイレベル:充実した内容なので、もっと統計学を極めたい者はぜひチャレンジされたし。
  ⇒ 東京大学教養学部統計学教室:”統計学入門”, 東京大学出版会.

 なお、漫画の教科書があるので、紹介する。後半は漫画と言えども結構ついていくのに苦労する。
  ⇒ 高橋信:”漫画で解る統計学”, オーム社.

オフィスアワー
金曜4時限目、1714室または人間工学研究室関連各所にいる。メールによる問い合わせは随時受け付ける。
受講生へのメッセージ
本来数学の座学だが、実際に手を動かして貰う。データ処理を実際にしないと、統計学の有難味や必要性は解らないからである。従って、実際にデータを採って貰うので、データと言う物にも親近感を持ってもらえれば、卒論にもつながると思う。

実務家担当科目
Not applicable
実務経験の内容

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
関連する科目である
教育課程コード
Ⅲ3b/Ⅲ3c
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