開講学期/Course Start | 2022年度/Academic Year 後期/Second |
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開講曜限/Class period | 木/Thu 3 , 木/Thu 4 |
授業区分/Regular or Intensive | 週間授業 |
対象学科/Department | 創造工学科 |
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(建築土木工学コース)/Statistical Data Processing |
単位数/Number of Credits | 2 |
担当教員名/Lecturer | 浅田 拓海 (創造工学科建築土木工学コース) |
時間割コード/Registration Code | J3031 |
連絡先/Contact |
浅田 拓海(アドレス:asada@mmm.muroran-it.ac.jp ※@を@に変更してください. 居室:D214 電話:0143-46-5288) |
オフィスアワー/Office hours |
浅田 拓海(月:12時~13時 火:12時~13時) |
実務経験/Work experience |
更新日/Date of renewal | 2022/02/28 |
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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 |
1回: ガイダンス 2回: 建築・土木分野におけるデータとその特徴 3回: データの分布とヒストグラム 4回: 平均と分散 5回: 相関関係と散布図 6回: 共分散と相関係数 7回: 最小2乗法による回帰係数の導出と残差 8回: データ分布,相関関係のまとめと到達度考査 9回: 統計的推測 10回: 母集団と標本 11回: 区間推定 12回: t分布と区間推定 13回: 検定 14回: 標本平均の分散 15回: 統計的推測,検定,標本平均のまとめと到達度考査 (総授業時間数:22.5時間) 各回の学修時間の目安は、事前・事後合わせて4時間必要です。 ・ほぼ毎回,課題を出します. 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(ISBN:4274220125) |
教科書・参考書に関する備考 | 教科書はなし。 |
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)と講義13回分の確認問題(40点満点)の総合で60%以上を合格とする。 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。 再試験は行わない。不合格者は再履修とする。 |
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 |
備考 /Notes |
本科目は,文部科学省による数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)の認定に基づく,数理データサイエンス教育プログラムの教育科目として実施されます。データサイエンス科目群に含まれ,科学・工学におけるデータを中心とした情報学的アプローチを学ぶます。プログラム内容については,学生便覧の数理データサイエンス教育プログラムを参照してください。 DSポイント:2ポイント |
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) |
・講義内容について,適宜,演習課題を課します. |
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Active learning 1-2 /上記項目に係るALの度合い |
50%超 |
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 |
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) |
該当なし |
Active learning 3-2 /上記項目に係るALの度合い |
該当なし |