| 開講学期／Course Start | 2018年度／Academic Year 後期／Second |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 月/Mon 5,月/Mon 6 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | 機械航空創造系学科 |
| 対象学年／Year | 2年,3年,4年 |
| 授業科目区分／Category | 教育課程 主専門教育科目 |
| 必修・選択／Mandatory or Elective | 必修 |
| 授業方法／Lecture or Seminar | 講義科目 |
| 授業科目名／Course Title | 確率・統計（前半８週）／Probability and Statistics |
| 単位数／Number of Credits | 1.0 |
| 担当教員名／Lecturer | 湯浅友典(機械航空創造系学科機械システム工学コース),相津佳永(機械航空創造系学科機械システム工学コース) |
| 時間割コード／Registration Code | C2605 |
| 連絡先／Contact |
湯浅友典(Tel:0143-46-5347,E-mail:yuasa@mmm.muroran-it.ac.jp,Y305)
相津佳永(0143-46-5348 aizu(at)mmm.muroran-it.ac.jp, Y401) |
| オフィスアワー／Office hours |
湯浅友典(Mon:16:00-17:00,Tue:13:00-14:00)
相津佳永(Tuesday 16:30-17:00) |
| 更新日／Date of renewal | 2018/08/17 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
確率論と統計学の基礎および基本的演算手法を,修得する． |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
機械工学で利用される統計的手法に対し,基本的事項を理解できる．具体的には,以下の通り． 1. 離散型確率分布および連続型確率分布の基本的特性を扱う理論式を理解し,期待値,分散,標準偏差等の基本的統計量を算出することができる。（理解力,計算力） 2. 2変数の確率分布,ポアソン分布,正規分布等の代表的分布の理論的取り扱いを理解し,基本統計量を算出することができる。（理解力,計算力） 3. 各種統計分布の例を理解し、統計データの整理と処理に適用できる（知識力,分析力） 4. 統計データの特性を推定したり検定するための手法を理解し,種々の事例に対して適用できる（理解力,分析力,計算力） |
| 授業計画 ／Course Schedule |
総授業時間数（実時間）：12時間 以下の項目について,受講生の理解に応じて説明する予定だが,変更もありうる． １．離散型確率分布（１変数確率関数） ２．連続型確率分布（１変数確率密度） ３．２変数の確率分布 ４．ポアソン分布と正規分布 ５．Ｘ^2分布,ｔ分布,Ｆ分布 ６．データの整理（記述統計） ７．推定 ８．検定 ９．定期試験 毎回の講義内容は教科書の章番号と対応づけてある。よって該当する章を予め学習した上で講義を受けること。 適宜,内容を考慮したレポートを課すことがある。そのために,毎回の講義内容について復習を欠かさないこと。また講義中に演習や小テストを行うことがある。 |
| 教科書 ／Required Text |
スバラシク実力がつくと評判の統計学キャンパス・ゼミ : 大学の数学がこんなに分かる!単位なんて楽に取れる! 馬場敬之著 マセマ出版社 2014(ISBN:9784907165314) |
| 参考書等 ／Required Materials |
確率問題ゼミ : コイン投げからランダム・ウォークまで G. ブロム, L. ホルスト, D. サンデル著 ; 森真訳 シュプリンガー・フェアラーク東京 1995(ISBN:4431706747)
確率・統計 薩摩順吉著 岩波書店 1989(ISBN:4000077775) |
| 教科書・参考書に関する備考 | 図書館にさまざまな関係書籍がある．各自の読み易いと思われるものを積極的に利用することを薦める． |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
定期試験100点満点で評価し,60点以上を合格．不合格者は再履修． 到達度目標の1.～4.については,定期試験において計算・説明問題を出題し,それぞれの達成度を評価する。 |
| 履修上の注意 ／Notices |
１．講義中に,課題を提出してもらうことがあるので,遅刻や欠席はしないこと． ２．１単位講義なので,日程など詳細は後期の講義前に掲示予定． ３．再試験は行わない．不合格者は再履修すること． ４．解析学,線形代数を理解していることが望ましい． ５．内容の一部変更や緊急時の連絡は授業中または掲示により通知する。 |
| 教員メッセージ ／Message from Lecturer |
頑張ろう！確率・統計は本当に大事です． |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
● 機械システム工学コースの学習・教育到達目標との対応 (B) 工学基礎力の修得 ・数学や物理学等の自然科学に関する基礎知識を持ち、論理的に考え、工学的課題に応用できる。 ・情報技術および実験・解析に関する知識を獲得し、活用できる。 ●JABEE 基準1(2)との対応 (c) 数学及び自然科学に関する知識とそれらを応用する能力。 |
| 関連科目 ／Related course |
・履修要件：解析A,線形代数 ・この科目を必要とする科目,または関連する科目：電気電子工学,計測情報工学,機械システム工学実験,卒業研究I,卒業研究II ★重要★機械コースの科目系統図に記載の関連科目：解析A，線形代数，機械システム工学実験 |
| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考 ／Notes |
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| 該当するデータはありません | ||||
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Active learning 1-1 ／主体的学修（予復習，反転授業，小テスト，振り返り 等） |
・原則として、講義した内容に対して復習課題をレポート提出として課すので、 自ら理解不足な点を整理し、しっかりと復習すること ・本授業では順列と組み合わせについては詳細に説明しないので、自主的にこれ までの復習をしておくこと |
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Active learning 1-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%～50% |
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Active learning 2-1 ／対話的学修（グループ学習，協働，調査体験 等） |
該当なし |
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Active learning 2-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |
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Active learning 3-1 ／深い学修（複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等） |
・2年前期までに学んだ、数学系科目（線形代数や微分積分学）、物理学実験の 知識を組み合わせて、総合的な学習を行う ・ベイズ統計学の紹介を通して、確率統計を自らの問題解決に活用する事例を学 ぶ |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%～50% |