開講学期/Course Start | 2020年度/Academic Year 後期/Second |
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開講曜限/Class period | 火/Tue 12,火/Tue 13 |
授業区分/Regular or Intensive | 週間授業 |
対象学科/Department | 創造工学科 夜間主コース |
対象学年/Year | 2年,3年,4年 |
授業科目区分/Category | 教育課程 創造工学科 |
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 | 統計的データ処理(機械系コース) |
単位数/Number of Credits | 2.0 |
担当教員名/Lecturer | 湯浅友典 |
時間割コード/Registration Code | J8428 |
連絡先/Contact | 湯浅友典(Tel:0143-46-5347,E-mail:yuasa@mmm.muroran-it.ac.jp,Y305) |
オフィスアワー/Office hours | 湯浅友典(Mon:16:00-17:00,Tue:13:00-14:00) |
実務経験/Work experience |
更新日/Date of renewal | 2020/09/10 |
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授業のねらい /Learning Objectives |
工学の各専門分野で必要となる統計処理の基礎を体得し,その応用として該当分野における使い方を学ぶ.授業を修めた時にはそれぞれの専門領域におけるデータ処理や解析において統計的な考え方,手法を的確に適用できるようになる. |
到達度目標 /Outcomes Measured By: |
1. データの分布,平均,分散を理解できる. 2. 統計的推測を説明できる. 3. データを統計的に処理出来る. |
授業計画 /Course Schedule |
総授業時間数:22.5時間 第01回 : ガイダンス 第02回 : 機械・ロボティクス分野におけるデータとその特徴 第03回 : データの分布とヒストグラム 第04回 : 平均と分散 第05回 : 相関関係と散布図 第06回 : 共分散と相関係数 第07回 : 最小2乗法による回帰係数の導出と残差 第08回 : データ分布,相関関係のまとめと到達度考査 第09回 : 統計的推測 第10回 : 母集団と標本 第11回 : 区間推定 第12回 : t分布と区間推定 第13回 : 検定 第14回 : 標本平均の分散 第15回 : 統計的推測,検定,標本平均のまとめと到達度考査 新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、授業計画・授業実施方法は変更する可能性があります。 |
参考書等 /Required Materials |
「挫折しない統計学入門 : 数学苦手意識を克服する」浅野 晃,オーム社(ISBN:9784274220128) |
教科書・参考書に関する備考 | 資料は必要に応じて配布する. |
成績評価方法 /Grading Guidelines |
目標1については,8回目に実施する考査により到達度を測る. 目標2については,15回目に実施する考査により到達度を測る. 目標3については,各回で実施する確認問題により到達度を測る. 考査2回(30点満点x2)と確認問題(40点満点)の総合で60%以上を合格とする. 再試は行わない.不合格者は再履修とする. 新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、成績評価方法は変更する可能性があります。 |
履修上の注意 /Notices |
2年生前期に履修する「確率統計」の内容を十分に理解しておくこと. |
学習・教育目標との対応 /Learning and Educational Policy |
学生便覧「学習目標と授業科目との関係表」参照. |
関連科目 /Related course |
データサイエンス入門,プログラミング入門,確率・統計,線形代数,微分積分 |
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 |
Active learning 1-1 /主体的学修(反転授業,小テスト,振り返り 等) |
小テーマごとに復習が重要であり考査や振り返りで確認する |
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Active learning 1-2 /上記項目に係るALの度合い |
15%未満 |
Active learning 2-1 /対話的学修(グループ学習,協働,調査体験 等) |
なし |
Active learning 2-2 /上記項目に係るALの度合い |
該当なし |
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) |
なし |
Active learning 3-2 /上記項目に係るALの度合い |
該当なし |