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教員名 : 福井 正博
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授業科目名
統計学 (A)(全学共通科目)
(英語名)
Statistics
科目区分
全学共通科目
-
対象学生
全学部(全学共通科目、教職課程科目、副専攻科目)
学年
1年
ナンバリングコード
IA9991GCA1
単位数
2単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の?から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
講義 (Lecture)
開講時期
2026年度前期
(Spring semester)
担当教員
福井 正博
所属
非常勤講師
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標9
オフィスアワー・場所
講義終了後・講義室
連絡先
メールアドレス(初回の授業資料に記載)
対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
ー
研究科DP
ー
全学DP
1-1◎/4-2◎
教職課程の学修目標
ー
講義目的・到達目標
【講義目的】統計学はあらゆる領域で必要不可欠であり、その修得においては、「必要なデータを正しく収集」、「正確に分析」、「適切な結論を導出」する力が極めて重要である。本講義では、統計学の基礎知識の習熟を通して、統計解析の有効性を知ることを目的とする。さらに、解析の前提と信ぴょう性を把握することにより統計解析の限界について理解する。
【到達目標】簡単なデータに対する統計的手法の適用とその結果の解釈を実践し、実際の問題に実用できるようになることを目標とする。 授業のサブタイトル・キーワード
サブタイトル:統計解析の有効性と限界を理解する
キーワード:平均・分散、母集団と標本、中心極限定理、区間推定、仮説検定 講義内容・授業計画
対面・遠隔の別
対面
実施方法及び遠隔上限適用対象の別
・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない 生成AIの利用
全面的に許可
生成AI注意点
生成AIの利用にあたっては『本学の教育における生成AIの取扱いについて(学生向け)』の記載内容について留意すること。その上で、この授業においては、授業内、予習復習、レポート等を含む成果物作成等について生成AIの利用を全面的に許可しており、生成AIの利用について制限を設けないが、生成AIによる出力結果をそのまま課題・レポートとして提出してはならない。生成AIの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。
教科書
「工学系のための確率統計—MATLABとExcelによる実践入門—」共立出版、福井正博著参考文献
必要に応じて適宜授業中に指示する。
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【予習】授業に際して指定された教科書の該当部分を事前読み込み(20h)
【復習】講義内容の理解を深めて定着させるために授業中取った自分のノートの読み返し(30h)。課題レポート(3回、10h) アクティブ・ラーニングの内容
該当しない。
成績評価の基準・方法
【成績評価の基準】授業中説明した統計学の基礎理論を十分理解し、与えられた問題に対して正しく適用でき、その計算結果を正しく評価できる者に単位を授与する。
講義目的・到達目標に記載する能力(知識・技能、思考力、判断力、表現力等)の到達度に応じてSからCまで成績を与える。 【成績評価の方法】原則として定期試験の得点に基づいて判定する。 ただし、課題の提出状況等により最大30%を限度として加点評価する場合がある。 課題・試験結果の開示方法
課題および定期試験の模範解答はUNIVERSAL PASSPORTにて開示する。
履修上の注意・履修要件
ノートPCを用意してください
実践的教育
該当しない
備考
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。
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