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授業科目名 数理モデル入門
分類自然科学
時間割番号 CKI006 B
担当教員名 宮川 雅至/平井 寛
開講学期・曜日・時限 4Q・月・III 単位数 1
<対象学生>
2025以降入学生(教・医)
<授業の目的>
社会の様々な問題を数理的に分析し,科学的に解決するための数理モデルを学ぶ。意思決定や統計分析などを対象に,問題のモデル化および問題解決の手法を学習する。
<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)
全学共通教育科目向け
記号コンピテンシー(能力・資質)説明 
N-A共通論理的かつ柔軟に思考する力(思考)問題を細分化して多面的・客観的にとらえ、専門分野や文理を問わない幅広い知識に基づき様々な観点から考察し、結果を筋道立てて根拠を示しながら説明できるようにすることで、論理的かつ状況の変化に対して柔軟に対応できる思考力を備える
<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
共通
1社会の様々な問題を数理モデルを用いて分析できることN-A
2問題解決における数理モデルの役割を説明できることN-A
3相関関係と因果関係の違いを説明できることN-A
4モデル構築の際に注意すべき点を説明できることN-A
<成績評価の方法>
目標No割合評価の観点
140%小テストで講義内容の理解度を評価する
210%リアクションペーパーで講義内容の理解度を評価する
325%小テストで講義内容の理解度を評価する
425%リアクションペーパーで講義内容の理解度を評価する
合計100% 
<授業の方法>
面接授業(一部ライブ型やオンデマンド型にする場合がある)
<受講に際して・学生へのメッセージ>
(未登録)
<テキスト>
(未登録)
<参考書>
  1. 岡田章, ゲーム理論・入門 : 人間社会の理解のために 新版, 有斐閣, ISBN:9784641220287
<授業計画の概要>
1タイトル意思決定基準(宮川)
事前学習
事後学習
事前学習:講義内容の予習
事後学習:講義内容の復習
授業内容ラプラスの基準,マキシミンの基準,マキシマックスの基準,フルビッツの基準,ミニマックスの基準
2タイトル不確実性下の意思決定(宮川)
事前学習
事後学習
事前学習:講義内容の予習
事後学習:講義内容の復習
授業内容効用関数,効用関数の決定
3タイトル社会的選択(宮川)
事前学習
事後学習
事前学習:講義内容の予習
事後学習:講義内容の復習
授業内容多数決方式,順位得点方式
4タイトルゲーム理論(宮川)
事前学習
事後学習
事前学習:講義内容の予習
事後学習:講義内容の復習
授業内容戦略形ゲーム,ナッシュ均衡
5タイトル正しい統計分析とは(平井)
事前学習
事後学習
事前学習:第5回の講義資料の通読を行う
事後学習:間違った統計分析が行われている例を探す
事後学習:
授業内容モデルを用いた統計分析の際に起こる間違いの例を紹介し,正しく分析を行うための方法を解説する。
6タイトル関連とみせかけの関連(平井)
事前学習
事後学習
事前学習:第6回の講義資料の通読を行う
事後学習:社会にある「みせかけの関連」の例を探す
授業内容関連があるようにみえても実際には関連がない「みせかけの関連」について解説する。正しい関連を検討する方法についての理解を深める。
7タイトル因果関係(平井)
事前学習
事後学習
事前学習:第7回の講義資料の通読を行う
事後学習:小テストを用いて学習内容の定着を確認する
授業内容因果関係について,単純な相関関係との違いにふれながら解説する。因果関係を検証するための研究デザイン,モデルについて解説する。
8タイトル(平井)
事前学習
事後学習
事前学習:第5回から8回の学習内容を振り返る
事後学習:小テストを用いて後半部分の学習内容の定着を確認する
授業内容後半の内容をおさらいし達成度を確認する,必要に応じて補足を行う。
<前年度授業に対する改善要望等への対応>
文系の学生でも理解できるように解説する
<備考>
(未登録)