回 |
月日 |
曜 |
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 |
4/13 |
火 |
3 |
B-4-2)-④ 調査方法と統計的分析法を説明できる。 |
講義,ディスカッション,プレテスト |
さいかち・第3講義室 |
高際 睦 |
度数分布,ヒストグラムを説明でき,作ることができる. |
1.データの表現
1.2 若干の基本用語
1.3 データの表現:度数分布表と棒グラフ
1.4 連続変量の表現:ヒストグラムと度数多角形
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2 |
4/20 |
火 |
3 |
B-4-2)-④ 調査方法と統計的分析法を説明できる。 |
講義,ディスカッション,プレテスト |
さいかち・第3講義室 |
高際 睦 |
分布の中心を表す代表値を説明でき,計算することができる. |
2.中心的傾向の測度
2.1 中央値
2.2 算術平均
2.8 最頻値
2.9 歪み
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3 |
4/27 |
火 |
3 |
B-4-2)-④ 調査方法と統計的分析法を説明できる。 |
講義,ディスカッション,プレテスト |
さいかち・第3講義室 |
高際 睦 |
分布の広がりを表す代表値を説明でき,計算することができる. |
3.散布度
3.1 範囲
3.2 四分位範囲
3.6 標準偏差
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4 |
5/11 |
火 |
3 |
B-4-2)-④ 調査方法と統計的分析法を説明できる。 |
講義,ディスカッション,プレテスト |
さいかち・第3講義室 |
高際 睦 |
2変数データの関連性,相関係数を説明できる. |
17.相関
17.1 散布図
17.2 相関の測度
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5 |
5/18 |
火 |
3 |
B-4-2)-④ 調査方法と統計的分析法を説明できる。 |
講義,ディスカッション,プレテスト |
さいかち・第3講義室 |
高際 睦 |
回帰直線を説明でき,計算することができる. |
18.線形回帰
18.1 ある実験結果の解析
18.2 最小2乗法
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6 |
5/25 |
火 |
3 |
B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。 |
講義,ディスカッション,プレテスト |
さいかち・第3講義室 |
高際 睦 |
確率分布を説明できる. |
7.2項分布
9.正規分布
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7 |
6/1 |
火 |
3 |
B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。 |
講義,ディスカッション,プレテスト |
さいかち・第3講義室 |
高際 睦 |
正規分布の結合分布を説明できる. |
10.結合分布
10.2 2つの確率変数の和の平均
10.4 独立な2つの確率変数の和の分散
10.6 独立な正規変数の1次結合
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8 |
6/8 |
火 |
3 |
B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。 |
講義,ディスカッション,プレテスト |
さいかち・第3講義室 |
高際 睦 |
2項分布の正規近似を説明できる. |
9.正規分布
9.6 2項分布の近似としての正規分布
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9 |
6/15 |
火 |
3 |
B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。 |
講義,ディスカッション,プレテスト |
さいかち・第3講義室 |
高際 睦 |
中心極限定理を説明できる. |
13.標本分布
13.6 中心極限定理
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10 |
6/22 |
火 |
3 |
B-4-2)-④ 調査方法と統計的分析法を説明できる。 |
講義,ディスカッション,プレテスト |
さいかち・第3講義室 |
高際 睦 |
標本抽出を説明できる. |
12.標本抽出
12.1 標本抽出はなぜ必要か
12.2 無作為抽出
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11 |
6/29 |
火 |
3 |
B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。 |
講義,ディスカッション,プレテスト |
さいかち・第3講義室 |
高際 睦 |
標本分布を説明できる. |
13.標本分布
13.1 推定量
13.2 平均の不偏推定値
13.3 平均の標本分布
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12 |
7/6 |
火 |
3 |
B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。 |
講義,ディスカッション,プレテスト |
さいかち・第3講義室 |
高際 睦 |
信頼限界を説明できる. |
14.信頼限界
14.1 序論:信頼限界
14.2 大標本に対する信頼限界
14.4 大標本からの比率の信頼限界
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13 |
7/13 |
火 |
3 |
B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。 |
講義,ディスカッション,プレテスト |
さいかち・第3講義室 |
高際 睦 |
有意性検定について説明できる. |
15.有意性検定
15.1 仮説の設定
15.2 片側検定と両側検定
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14 |
7/20 |
火 |
3 |
B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。 |
講義,ディスカッション,プレテスト |
さいかち・第3講義室 |
高際 睦 |
正規分布の平均に関する有意性検定について説明できる. |
15.有意性検定
15.3 正規分布の平均に関する有意性検定
15.4 有意性検定:大標本
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15 |
9/7 |
火 |
3 |
B-4-2)-① 確率変数とその分布、統計的推測(推定と検定)の原理と方法を説明できる。 |
講義,ディスカッション,プレテスト |
さいかち・第3講義室 |
高際 睦 |
符号検定,検定における過誤が説明できる. |
15.有意性検定
15.8 符号検定
15.11 第1種の過誤と第2種の過誤
00.データサイエンスとは
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