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授業科目名 確率統計及び演習II
時間割番号 TCS111
担当教員名 宗久 知男
開講学期・曜日・時限 後期・月・IV 単位数 2
<対象学生>
(未登録)
<授業の目的>
具体的な応用例を取り上げながら,統計的推定,統計的仮説検定及び分散分析について実践的に学ぶ。コンピュータ理工学科では,卒業研究としてユーザインタフェースの評価のために被験者による心理学的実験を行う場合がある。個人による評価は同一刺激に対しても繰返しでばらつき,また個人差もある。このようなバラツキのあるデータから意味のある結論を得るための道具として,推定・検定・分散分析を使いこなす力を修得することを目的とする。
<本授業科目による獲得・涵養が特に期待されるコンピテンシー>(能力・資質)
工学部>コンピュータ理工学科向け
記号コンピテンシー(能力・資質) 
CS-A専門6.情報科学、及び、数学や自然科学等の知識と手法を用いて、以下のことができる。6a.解決すべき問題を形式化することができる。
<到達目標>  到達目標とは
目標NO説明コンピテンシーとの対応
CS
1統計的推定の基礎を理解し,実際に区間推定を実施できるようになる.CS-A
2統計的検定の概念を理解し,t検定など代表的な検定を実施できるようになる.CS-A
3分散分析の手法の基礎を理解し,実際に実施できるようになる.CS-A
<成績評価の方法>
目標No割合評価の観点
130%標本抽出の概念を説明でき区間推定を実施できるか,毎講義の小テスト/期末試験とレポートにより評価
240%t検定など代表的な検定を実施できるか,毎講義の小テスト/期末試験とレポートにより評価
330%分散分析を実施できるか,毎講義の小テスト/期末試験とレポート(2課題)により評価
合計100% 
<授業の方法>
【基本事項】「確率統計および演習I」を履修済みであること
【授業実施】
- 毎回演習レポートを課す
- Pythonを用いた演習を行う
<受講に際して・学生へのメッセージ>
(未登録)
<テキスト>
  1. 小寺平治著, ゼロから学ぶ統計解析 第10刷, 講談社, ISBN:4061546562,
    (2007年出版 ゼロから学ぶシリーズ)
<参考書>
  1. 谷合廣紀著, Pythonで理解する統計解析の基礎, 技術評論社, ISBN:4297100495,
    (2018年出版 Python × math series)
<授業計画の概要>
1タイトル推定の基礎(母集団と標本抽出,標本分布)
事前学習
事後学習
事前学習:教科書の該当ページを閲読。事後学習:授業内容の振り返り。
授業内容・母集団と標本抽出の概念について解説
・標本分布の平均と分散について解説
2タイトル統計的推定(信頼区間,母平均の推定)
事前学習
事後学習
事前学習:教科書の該当ページを閲読。事後学習:授業内容の振り返り。
授業内容・区間推定の概念について解説
・母平均および母比率に関する信頼区間の算出法について解説
3タイトル統計的推定(母分散,母比率の推定)
事前学習
事後学習
事前学習:教科書の該当ページを閲読。事後学習:授業内容の振り返り。
授業内容・母比率及び母分散に関する信頼区間の算出法について解説
4タイトル正規分布に関する演習
事前学習
事後学習
事前学習:Pythonの文法の確認。事後学習:レポート課題を解いて提出。
授業内容・Pythonを用いての正規分布理解
・受講生がプログラムをつくり演習レポート作成
5タイトル区間推定に関する演習
事前学習
事後学習
事前学習:Pythonの文法の確認。事後学習:レポート課題を解いて提出。
授業内容・Pythonを用いて区間推定する技術を修得
・与えられたデータに対して受講生がプログラムをつくり演習レポート作成
・二項検定について解説
6タイトル仮説検定(帰無仮説,有意水準,棄却域,両側・片側検定,母平均の検定)
事前学習
事後学習
事前学習:教科書の該当ページを閲読。事後学習:授業内容の振り返り。
授業内容・検定の概念について解説
7タイトル仮説検定(等平均の検定)
事前学習
事後学習
事前学習:教科書の該当ページを閲読。事後学習:授業内容の振り返り。
授業内容・z検定に関して解説
8タイトル仮説検定(母分散の検定,等分散の検定)
事前学習
事後学習
事前学習:教科書の該当ページを閲読。事後学習:授業内容の振り返り。
授業内容・χ^2検定に関して解説
9タイトル仮説検定(母比率の検定,適合度の検定)
事前学習
事後学習
事前学習:教科書の該当ページを閲読。事後学習:授業内容の振り返り。
授業内容・母比率および適合度の検定に関して解説
10タイトル仮設検定(z検定)に関する演習
事前学習
事後学習
事前学習:配付資料を閲読。事後学習:授業内容の振り返り。
授業内容・Pythonを用いて仮説検定(z検定)にする技術を修得
・与えられたデータに対して受講生がプログラムをつくりレポート作成
11タイトル仮設検定(適合度)に関する演習
事前学習
事後学習
事前学習:配付資料を閲読。事後学習:授業内容の振り返り。
授業内容・Pythonを用いて仮説検定(適合度)する技術を修得
・与えられたデータに対して受講生がプログラムをつくりレポート作成
12タイトル分散分析(1次元実験配置,分散分析表)
事前学習
事後学習
事前学習:配付資料を閲読。事後学習:授業内容の振り返り。
授業内容・分散分析の概念について解説
・1元配置分散分析表の構成法に関して解説
13タイトル分散分析に関する演習
事前学習
事後学習
事前学習:配付資料を閲読。事後学習:授業内容の振り返り。
授業内容・Pythonを用いて分散分析する技術を修得
・与えられたデータに対して受講生がプログラムをつくりレポート作成
14タイトル検定、分散分析に関する演習レポート
事前学習
事後学習
事前学習:Pythonの文法の確認。事後学習:レポート課題を解いて提出。
授業内容・Pythonを用いて検定、分散分析する技術を修得
・与えられたデータに対して受講生がプログラムをつくりレポート作成
15タイトル最終評価(総括とまとめ)
事前学習
事後学習
・事前学習:第1~14回の内容の復習。事後学習:期末試験に関する解説を受けての振り返り。
授業内容・記述式の期末試験に取り組んだ後,略解を見ながら自己採点。
・授業担当教員から出題意図の解説や,誤りやすい点に関して注意。
<備考>
(未登録)