|| 英語(English)
学習支援計画書(シラバス) 検索システム
専門教育課程 応用バイオ学科
授業科目区分 科目名 単位数 科目コード 開講時期 履修方法
専門教育課程
専門科目
専門
データ解析
Data Analysis
2 B112-01 2021年度
3期(前学期)
修学規程第4条を参照
担当教員名
*印は、実務経験のある教員を示しています。
授業科目の学習教育目標
キーワード 学習教育目標
1.統計と確率 2.母集団と標本空間 3.分布と検定 4.Rによる統計検定 5.プログラミング 推測統計の基礎となる正規分布の性質、母集団と標本集団間における比較検定法、複数の標 本集団間における比較検定法について学ぶ。データ尺度に応じた適切な検定法の選定法につ いて学習する。基本的な記述統計処理を行える。コンピュータープログラミングを、データ 表現や解析に利用できる。
授業の概要および学習上の助言
“バイオ・化学のための統計”の理解をさらに深め、状況に応じた検定法や推定法の選定がおこなえることを目的とする。推 測統計の基礎となる正規分布の性質、母集団と標本集団間における比較検定法、複数の標本集団間における比較検定法につい て解説する。さらに、集団の性質に依存しないノンパラメトリック検定法を紹介し、データ尺度に応じた適切な検定法の選定 について説明する。コンピュータープログラミングの方法を学び、これをデータ表現、および解析に利用するための演習を行 う。また、時間が許せば、変数間の関係を評価するための相関分析、回帰分析、最小二乗法について解説する。
教科書および参考書・リザーブドブック
教科書:指定なし 参考書:指定なし リザーブドブック:指定なし
履修に必要な予備知識や技能
数学の基礎的な知識(高校レベルの確立統計)がなければ、本科目の習得は非常に困難なものとなる。パソコンの操作ができ ない、基本的な知識を持たない場合は、授業に全くついて来れないので、必ずこれを習得してから履修すること。また、学生 ポータルの中のレポートシステムや教材配信システムを頻繁に利用するので、これらの操作を授業中にも可能なようにしてお くこと。レポートシステムを使用した試験も行うので、授業中のネットワーク利用ができないと、本科目に合格することは不 可能である。以上の事を事前に用意できない者は、本授業の単位を取得する事は不可能である。
学生が達成すべき行動目標
No. 学科教育目標
(記号表記)
I,N,O,P 統計で用いる変数を理解し、説明できる。
I,N,O,P データの分布を理解し、説明できる。
I,N,O,P 統計における確率の扱いを説明できる。
I,N,O,P データの内容に合った検定法を選択できる。
I,N,O,P 統計処理ソフト「R」を用いて、統計処理ができる。
達成度評価
評価方法
試験 クイズ
小テスト
レポート 成果発表
(口頭・実技)
作品 ポートフォリオ その他 合計
総合評価割合 20 30 40 0 0 0 10 100
指標と評価割合 総合評価割合 20 30 40 0 0 0 10 100
総合力指標 知識を取り込む力 10 10 10 0 0 0 0 30
思考・推論・創造する力 10 10 10 0 0 0 0 30
コラボレーションと
リーダーシップ
0 0 0 0 0 0 0 0
発表・表現・伝達する力 0 0 0 0 0 0 0 0
学習に取組む姿勢・意欲 0 10 20 0 0 0 10 40
※総合力指標で示す数値内訳、授業運営上のおおよその目安を示したものです。
評価の要点
評価方法 行動目標 評価の実施方法と注意点
試験 第15週に達成度確認試験を行う。この科目で修得した知識、応用力、観察力を評価する。
クイズ
小テスト
毎授業ごとに演習を行う。授業内容の理解を確認するとともに、授業に対する姿勢も評価する。
レポート 授業の進度にあわせて4回(予定)行う。修得した知識、技術を確認し、その達成度を評価する。
成果発表
(口頭・実技)
作品
ポートフォリオ
その他 講義や試験への取り組み、席に対して評価する。欠席・遅刻・早退および授業を妨げるような行為につ いては減点の対象とする。
具体的な達成の目安
理想的な達成レベルの目安 標準的な達成レベルの目安
授業の80%程度の達成度。 例えば、授業で扱ったキーワードについて正確に説明でき、実 験の目的に適したデータの記述統計処理ができ、その結果に基 づいて、標本集団の分布を検討でき、適切な推測統計処理が行 える。コンピュータプログラミングをデータ表現や解析に利用 できる。 授業の60%程度の達成度。 (例えば、授業で扱ったキーワードについてほぼ正確に説明で き、実験の目的に適したデータの記述統計処理ができ、その結 果に基づいて、標本集団の分布を理解し、推測統計処理が行え る。コンピュータプログラミングをデータ表現に利用できる。 )
CLIP学習プロセスについて
一般に、授業あるいは課外での学習では:「知識などを取り込む」→「知識などをいろいろな角度から、場合によってはチーム活動として、考え、推論し、創造する」→「修得した内容を表現、発表、伝達する」→「総合的に評価を受ける、GoodWork!」:のようなプロセス(一部あるいは全体)を繰り返し行いながら、応用力のある知識やスキルを身につけていくことが重要です。このような学習プロセスを大事に行動してください。
※学習課題の時間欄には、指定された学習課題に要する標準的な時間を記載してあります。日々の自学自習時間全体としては、各授業に応じた時間(例えば2単位科目の場合、予習2時間・復習2時間/週)を取るよう努めてください。詳しくは教員の指導に従って下さい。
授業明細
回数 学習内容 授業の運営方法 学習課題 予習・復習 時間:分
1回 ガイダンス  配布するシラバスをもとに科目の概要や学習目標、 行動目標を理解する。  授業時の注意事項と心構えを確認する。   統計学の基礎  本科目を受講することの意義を考え、確率と統計の 違いについて理解する。 講義と質疑 演習(1) 自己点検授業(1) 予習:1年次の確率統計関連授業 の教科書から「変数」を10種類 調べ、まとめる。 復習:授業内容の確認と演習問題 3の解きなおしておくこと。 60 30
2回 統計学の基礎  「測る」とは何か?測ることについて考えることに より、より深く統計のもつ意義について議論する。よ く考えて「測る」ことが重要であることについて学ぶ 。 講義と質疑 演習(2) 自己点検授業(2) 予習:統計ソフト「R」の基本操 作について調べ、ノートにまとめ ておくこと。 インストールできなかった場合は 、次回授業開始前までに対応する ので連絡すること。 第3回目に授業時までに使用でき るようにしておくこと。 復習:演習(2)を解き直し、内 容を理解する。 60 30
3回 統計ソフト「R」の基本操作  「R」の基本操作を簡単な計算式を使い学び、統計 ソフトを意のままに利用できるようにする。 (パソコンを用いた演習についてはオフライン週に行 うため、授業開始後に調整する) 講義と質疑 演習(3) 自己点検授業(3) 予習:授業開始前までに「R」の インストールを完了させておくこ と。 (できれば全てのパッケージのイ ンストールも完了させておくこと 。) 復習:補足資料をダウンロードし 、Rを使って簡単な四則演算、統 計処理が行えるようにしておくこ と。 60 30
4回 データのまとめ方  数量的なまとめ方を学び、Rでの変数の扱い方を理 解する。 (パソコンを用いた演習についてはオフライン週に行 うため、授業開始後に調整する) 講義と質疑 演習(4) 自己点検授業(4) 予習:母集団と標本、算術平均を 調べておくこと。 復習:演習(4)を解き直し、内 容を理解する。 60 30
5回 確率と確率分布  確率変数、確率分布について学び、確率の意味を理 解する。 講義と質疑 演習(5) 自己点検授業(5) レポート(1) 予習:身の回りにある確率的事象 を調べ、その分布をまとめる。 復習:演習(5)を解き直し、内 容を理解する。 宿題:レポート(1) 60 30
6回 検定と推定  検定と推定の考え方を学び、検定について理解する 。 講義と質疑応答 演習(6) 自己点検授業(6) 予習:正規分布についてまとめて おくこと。 復習:演習(6)を解き直し、内 容を理解する。 60 30
7回 検定と推定  1標本での、2標本での検定と推定について学び、 その検定・推定方法について理解する。 講義と質疑 演習(7) 自己点検授業(7) 予習:二項分布、二項定理につい てまとめておくこと。 復習:演習(7)を解き直し、内 容を理解する。 60 30
8回 中間振り返り(穴水対応の場合もあり)  小テストを行い、これまでの学習内容の復習を行う 。 小テスト 【演習(8)】 自己点検授業(8) 予習:1〜7回目の講義内容 復習:演習(8)を解き直し、内 容を理解する。 120 60
9回 検定と推定  検定と推定の考え方を学び、検定について理解する (信頼度と信頼区間、帰無仮説と対立仮説)。 講義と質疑 演習(9) 自己点検授業(9) 予習:帰無仮説についてまとめて おくこと。 復習:演習(9)を解き直し、内 容を理解する。 60 30
10回 検定と推定  1標本での検定と推定(正規分布の分散に関する検 定と推定)の考え方を学び、理解する。 講義と質疑 演習(10) 自己点検授業(10) レポート(2) 予習:1標本での検定と推定(正 規分布の分散に関する検定と推定 )について調べておくこと。 復習:演習(10)を解き直し、 内容を理解する。 宿題:レポート(2) 60 30 60
11回 検定と推定  1標本での検定と推定(正規分布の平均に関する検 定と推定)について学び、理解する。 講義と質疑 演習(11) 自己点検授業(11) 予習:1標本での検定と推定(正 規分布の平均に関する検定と推定 )について調べておくこと。 復習:演習(11)を解き直し、 内容を理解する。 60 30
12回 検定と推定  1標本での検定と推定(離散型分布に関する検定と 推定)について学び、理解する。 講義と質疑応答 演習(12) 自己点検授業(12) 予習:】1標本での検定と推定( 離散型分布に関する検定と推定) について学び、理解する。 復習:演習(11)を解き直し、 内容を理解する 60 30
13回 Rによるプログラミング入門(1) (又は最小二乗法)  授業の進度、理解度により授業内容を変更します。 これまでの授業で終えていない部分がある場合は13/1 4回で調製します。 (パソコンを用いた演習についてはオフライン週に行 うため、授業開始後に調整する) 講義と質疑 演習(13) 自己点検授業(13) レポート(3) 予習:指定の資料を読んでおく。 復習:演習(13)を解き直し、 内容を理解する 宿題:レポート(3) 60 30 60
14回 Rによるプログラミング入門(2) (又は統計・検定法の選択)  授業の進度、理解度により授業内容を変更します。 これまでの授業で終えていない部分がある場合は13/1 4回で調製します。 (パソコンを用いた演習についてはオフライン週に行 うため、授業開始後に調整する) 講義と質疑 演習(14) 自己点検授業(14) レポート(4) 予習:指定の資料を読んでおく。 復習:演習(14)を解き直し、 内容を理解する 宿題:レポート(4) 60 30 60
15回 達成度確認試験  これまでの学習内容の理解度を確認するための試験 を行い、各自の達成度の確認を行う。 達成度認定試験の実施 達成度認定試験の解説 授業の総括 自己点検授業(15) 予習:これまでの学習内容の復習 復習:各自答え合わせをし、解け なかった問題を解き直し、学習内 容を理解する。 180 30