山梨大学電子シラバス>検索結果一覧>授業データ



授業科目名
担当教員
基礎統計学及び実習
大木  真
時間割番号
単位数
コース
履修年次
期別
曜日
時限
252051 S 2 S過年度生 1 後期 V
[概要]
大規模なデータに埋もれた意味を発見する統計的処理について学習する.教科書に基づいた基礎知識の学習とともに,計算機によるデータの処理と可視化の技術の実習を行う.実習には,フリーソフトウェア R を用いる.
[具体的な達成目標]
(1)データの特性をあらわす数値(平均・分散・相関係数等)の基本的な性質を<BR>   理解し、データの整理に役立てることができる。<BR>(2)確率変数及び確率分布の持つ役割や性質を説明できる。<BR>(3)主要な確率分布の性質の違いを理解し、平均・分散等を求めることができる。<BR>(4)標本調査における母集団と標本抽出の意味を理解でき、状況に応じた適切な<BR>   標本抽出方法を選ぶことができる。<BR>(5)抽出した標本から母集団の性質を推測する方法を理解し、具体的な例に適用<BR>   することができる。<BR>(6)統計学における仮説検定の手順を理解し、平均値・分散・適合度等について<BR>   の検定を行うことができる。
[必要知識・準備]
高校数学で得た基礎知識,簡単なコンピュータの操作
[評価方法・評価基準]
No評価項目割合評価の観点
1試験:期末期 30  %上記目標の達成度が60%を超えているとみなせること。 
2小テスト/レポート 70  %上記目標の達成度が60%を超えているとみなせること。 
[教科書]
  1. 小平 平治, ゼロから学ぶ 統計解析, 講談社, ISBN:4-06-154656-2
[参考書]
  1. 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, ISBN:4130420658
  2. 舟尾 暢男,高浪 洋平, データ解析環境「R」, 工学社, ISBN:4-7775-1184-6
  3. M.R.Spiegel, J.Schiller,R.A.Srinivasan, Schaum's outlines of Probability ans Statistics (third edition), McGrawHill, ISBN:978-0-07-154425-9
[講義項目]
 1.データを表やグラフにする方法<BR> 2.データの特性を示す数値(代表値)<BR> 3.2 つの変量の関係(相関係数と回帰直線)<BR> 4.気まぐれな変数(確率変数)とその分布<BR> 5.二項分布,正規分布,ポアソン分布<BR> 6.母集団と標本調査<BR> 7.母平均の推定と信頼区間<BR> 8.χ2分布と母分散・母比率の推定<BR> 9.仮説検定の考え方<BR>10.母分散・母比率の検定<BR>11.適合度の検定<BR>12.独立性の検定,母相関係数の検定<BR>13.総合演習<BR>14.講義のまとめと筆記試験<BR>15.試験の解答解説
[教育方法]
講義の約半分は教科書に基づいて確率と統計学の基本的な事項について学ぶ.学んだ内容を消化するため,情報処理教室においてコンピュータによる工学のためのデータ解析の手法を学ぶ.
[JABEEプログラムの学習・教育目標との対応]
《電気電子システム工学科》
C-1:数学,物理学などの自然科学の基礎学力を養う
基礎教育部門(数学,物理,化学,実験など)の科目を通じて,自然科学の基礎学力を身に付け,専門科目に応用する能力を養う
 
[その他]
追試・再試は原則として行わない.