授業情報/Course information

開講学期/Course Start 2020年度/Academic Year  後期/Second
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
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
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
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