第  学 年  
通 年 計 画 表

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教科の特徴


ナンバリング


1.一般目標(GIO:General Instructional Objective)


2.行動目標(SBOs:Specific Behavioral Objectives)


3.方略(LS:Learning Strategy)


4.評価(Evaluation)(形成的評価・総括的評価)


事前・事後学修



教科書


参考図書


オフィスアワー


総授業コマ数
コマ

出席について

   担当者  『 * 』は実務経験教員を示す
 福島 延久 非常勤講師

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月日 時限 コア・カリキュラム 方略(LS)場所 担当者
(その他の)SBOs
内容項目
1 10/5 4   講義  さいかち・第3講義室  福島 延久
 
1.準備
 (1) 個数の数え方(順列、組み合わせなど)
2 10/12 4 3-(2)-3) 3)事象と標本空間の定義を説明できる。
3-(2)-4) 4)確率の概念と加法定理を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  福島 延久
確率で用いられる基本的用語、性質を理解する。加法定理を使って確率計算を正しく行える。 
2.確率(SBOs-1に対応)
 (2) 確率の計算
3 10/19 4 3-(2)-5) 5)条件付確率と、乗法定理を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  福島 延久
条件つき確率の概念を正しく理解し、具体例に対して計算を実行できる。 
 (3) 条件つき確率
4 10/26 4 3-(2)-5) 5)条件付確率と、乗法定理を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  福島 延久
乗法定理を理解する。考察している事象が独立かどうか判断できる。 
 (4) 乗法定理、事象の独立
5 11/2 4 3-(2)-6) 6)離散型確率変数と連続型確率変数を定義し、それらの分布を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  福島 延久
離散型確率変数の確率分布の特徴を理解する。 
3.離散型確率分布(SBOs-2に対応)
 (5) 離散型確率分布
6 11/9 4 3-(2)-7) 7)確率変数の期待値と分散・標準偏差の定義と性質を説明できる。 
 
講義  さいかち・第3講義室  福島 延久
離散型確率変数の期待値(平均)、分散、標準偏差の概念を正しく理解する。 
 (6) 確率変数の期待値(平均)、分散、標準偏差
7 11/16 4 3-(2)-8) 8)2項分布と正規分布を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  福島 延久
代表的な離散型確率分布である2項分布の基本を理解する。 
 (7) 2項分布(その1)
8 11/30 4 3-(2)-7)
7)確率変数の期待値と分散・標準偏差の定義と性質を説明できる。
3-(2)-8) 8)2項分布と正規分布を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  福島 延久
2項分布の平均、分散の計算法を理解し、いろいろな問題に応用できる。 
 (8) 2項分布(その2)
9 12/7 4 3-(2)-6) 6)離散型確率変数と連続型確率変数を定義し、それらの分布を説明できる。
3-(2)-7)
7)確率変数の期待値と分散・標準偏差の定義と性質を説明できる。 
 
講義  さいかち・第3講義室  福島 延久
連続型確率変数の確率分布の特徴を理解する。 
4.正規分布(SBOs-3に対応)
 (9) 連続型確率分布
10 12/14 4 3-(2)-7) 7)確率変数の期待値と分散・標準偏差の定義と性質を説明できる。
3-(2)-8) 8)2項分布と正規分布を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  福島 延久
代表的な連続型確率分布である正規分布の基本を理解する。 
 (10) 正規分布(その1)
11 12/21 4 3-(2)-8) 8)2項分布と正規分布を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  福島 延久
正規分布の特徴を理解し、正規分布表を使って確率を計算できる。 
 (11) 正規分布(その2)
12 1/18 4 3-(2)-6)
6)離散型確率変数と連続型確率変数を定義し、それらの分布を説明できる。
3-(2)-7)
7)確率変数の期待値と分散・標準偏差の定義と性質を説明できる。
3-(2)-8)
8)2項分布と正規分布を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  福島 延久
結合分布の基本を理解し、確率変数の和の平均、分散の計算を、具体的問題に対し実行できる。 
5.結合分布(SBOs-4に対応)
 (12) 確率変数の和の平均、分散
13 1/25 4 3-(2)-7)
7)確率変数の期待値と分散・標準偏差の定義と性質を説明できる。
3-(2)-8)
8)2項分布と正規分布を説明できる。
 
講義  さいかち・第3講義室  福島 延久
正規分布に従う独立な確率変数の1次結合に関する応用問題を解決できる。 
 (13) 応用問題

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