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学習支援計画書(シラバス) 検索システム
専門教育課程 情報工学科
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
確率と統計
Probability and Statistics
2 E537-01 2023年度
4期(後学期)
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.確率 2.統計 3.データサイエンス 4.Python 確率と統計は科学技術の基礎知識の一つである.近年では機械学習が注目されているが,確 率と統計は機械学習の基礎である.本科目では科学技術で必須となる確率と統計の基礎知識 を座学と実習を通して確認し,さらにデータサイエンスに発展するための基礎事項を学習す る.
授業の概要および学習上の助言
本講義は,確率と統計の基礎的な内容を座学で学び,コンピュータ演習を併用しながら理解を深める. コンピュータ演習は主にPythonで行う.Pythonは他の科目で習得済みの前提であるが、必要に応じて講義期間内に復習し,本 講義習得に必要なプログラミング能力を補うこと. 授業明細表に示す学習内容の順序は目安であり,詳細は担当教員の指示に従うこと.少なくとも以下の内容を扱う. Pythonの復習、特に本講義で必要なPythonの知識 確率(従属と独立,条件付き確率,確率変数,正規分布) 統計(代表値,散らばり,相関,統計的仮説検定,信頼区間,ベイズ推定) 担当教員の判断で他の内容が追加される場合がある. 総合学習の内容と時期は担当教員の指示に従うこと. 小テストと試験は原則として対面で実施する。 レポート,小テストおよび試験の内容,具体的な実施形態、回数および時期は担当教員の指示に従うこと.
教科書および参考書・リザーブドブック
教科書:ゼロからはじめるデータサイエンス第2版[株式会社オライリー・ジャパン] 参考書:やさしく学べる 統計学[共立出版株式会社] 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
数学の知識が必要である.具体的には不等式,方程式,多項式関数と指数関数を始めとする初等関数,微分積分の基礎をおお むね理解していること. Pythonを用いたコンピュータ演習を行う.自分のPCにPythonの環境を構築し(プログラミングの講義で使用したThonnyでおお むね問題ない見込み.クラスによっては他の環境を指定する場合がある.)、Pythonを用いて簡単なプログラムが書けること .
学生が達成すべき行動目標
No. 学科教育目標
(記号表記)
D さまざまな事象の統計情報について自分の考えを表現することができる。
D データサイエンスへの発展を視野に入れて,基本的な確率と統計の知識と経験を習得する。
F データの基本的な取り扱い方を学び,データから新たな価値を創出する可能性を理解する.
D 確率と統計の応用事例を学び,各種統計情報からわかることを社会に還元する意義を理解する.
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 40 20 40 0 0 0 0 100
指標と評価割合 総合評価割合 40 20 40 0 0 0 0 100
総合力指標 知識を取り込む力 20 10 10 0 0 0 0 40
思考・推論・創造する力 20 10 10 0 0 0 0 40
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 10 0 0 0 0 10
学習に取組む姿勢・意欲 0 0 10 0 0 0 0 10
※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 確率と統計の基礎知識を理解しているかどうか,また適切に応用できるかどうかを確認する.  
クイズ
小テスト
確率と統計の基礎知識を理解しているかどうか,また適切に応用できるかどうかを確認する.  
レポート 確率と統計の基礎知識を理解しているかどうか,また適切に応用できるかどうかを確認する. 計算機を用いて学習内容を適切に使用できるかどうかを確認するため,計算機実習の成果物を提出させた り,Pythonプログラムの一部を変更して得られる結果に関する簡単な質問に回答させる場合がある.
成果発表
(口頭・実技)
作品
ポートフォリオ
その他
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
確率と統計に関する学習内容を完全に理解し,現実世界の問題 に応用できる.計算機を用いて,学習内容を実データに適用す ることができる. 確率と統計に関する学習内容をおおむね理解し,基礎的な内容 を現実世界の問題に応用できる.計算機実習において学習内容 を実データに適用することができる.
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 ガイダンス(科目の概要,授業の進め方,予習,復習 および評価方法の説明) 教科書第1章 導入 講義 予習(本講義ではPythonを使用す るため、各自のPython環境の動作 を確認しておくこと。可能であれ ば、第2章を一通り自習して、難 しい箇所を明確にしておくことが 望ましい。) 復習(その回の講義内容に相当す る教科書の内容を読んで内容を理 解しておくこと。) 120 120
2 教科書第2章(前半)Python 速習コース 講義およびコンピュータ演習 予習(その回の講義内容に相当す る教科書の章を一通り学習し、講 義時に確認すべきことを明確にし ておくことが望ましい。) 復習(その回の学習内容をPython を使用して実際に計算機上で実行 する。) 120 120
3 教科書第2章(後半)Python 速習コース 講義およびコンピュータ演習 予習(その回の講義内容に相当す る教科書の章を一通り学習し、講 義時に確認すべきことを明確にし ておくことが望ましい。) 復習(その回の学習内容をPython を使用して実際に計算機上で実行 する。) 120 120
4 教科書第3章 データの可視化    第4章 線形代数 講義およびコンピュータ演習 予習(その回の講義内容に相当す る教科書の章を一通り学習し、講 義時に確認すべきことを明確にし ておくことが望ましい。) 復習(その回の学習内容をPython を使用して実際に計算機上で実行 する。) 120 120
5 教科書第5章 統計 講義およびコンピュータ演習 予習(その回の講義内容に相当す る教科書の章を一通り学習し、講 義時に確認すべきことを明確にし ておくことが望ましい。) 復習(その回の学習内容をPython を使用して実際に計算機上で実行 する。) 120 120
6 補足、総合演習 これまでの内容を振り返り、応用的な問題演習やコン ピュータ演習を行う。 講義およびコンピュータ演習 復習(講義時間中に十分行うこと ができなかった問題演習やコンピ ュータ演習の内容を完成する。)   240
7 小テスト(実施は対面を基本とするため,実際の日程 は前後する可能性がある.十分な準備期間を設定して 詳細を連絡する.) 教科書第6章 確率(前半) 講義およびコンピュータ演習 予習(その回の講義内容に相当す る教科書の章を一通り学習し、講 義時に確認すべきことを明確にし ておくことが望ましい。) 復習(その回の学習内容をPython を使用して実際に計算機上で実行 する。) 120 120
8 教科書第6章 確率(後半) 講義およびコンピュータ演習 予習(その回の講義内容に相当す る教科書の章を一通り学習し、講 義時に確認すべきことを明確にし ておくことが望ましい。) 復習(その回の学習内容をPython を使用して実際に計算機上で実行 する。) 120 120
9 教科書第7章 仮説と推定 講義およびコンピュータ演習 予習(その回の講義内容に相当す る教科書の章を一通り学習し、講 義時に確認すべきことを明確にし ておくことが望ましい。) 復習(その回の学習内容をPython を使用して実際に計算機上で実行 する。) 120 120
10 教科書第8章 勾配降下法 講義およびコンピュータ演習 予習(その回の講義内容に相当す る教科書の章を一通り学習し、講 義時に確認すべきことを明確にし ておくことが望ましい。) 復習(その回の学習内容をPython を使用して実際に計算機上で実行 する。) 120 120
11 教科書第9章 データの取得(前半) 講義およびコンピュータ演習 予習(その回の講義内容に相当す る教科書の章を一通り学習し、講 義時に確認すべきことを明確にし ておくことが望ましい。) 復習(その回の学習内容をPython を使用して実際に計算機上で実行 する。) 120 120
12 教科書第9章 データの取得(後半) 講義およびコンピュータ演習 予習(その回の講義内容に相当す る教科書の章を一通り学習し、講 義時に確認すべきことを明確にし ておくことが望ましい。) 復習(その回の学習内容をPython を使用して実際に計算機上で実行 する。) 120 120
13 総合演習 これまで学んだ内容を用いて例題を解くようなコンピ ュータ演習や問題演習を行う。 教員の判断により、教科書第12章以降からいずれか の章を選んで学ぶ場合もある。 講義およびコンピュータ演習 復習(講義時間中に十分行うこと ができなかった問題演習やコンピ ュータ演習の内容を完成する。) 240
14 達成度確認試験 教科書第10章 データの操作 講義およびコンピュータ演習 予習(その回の講義内容に相当す る教科書の章を一通り学習し、講 義時に確認すべきことを明確にし ておくことが望ましい。) 復習(その回の学習内容をPython を使用して実際に計算機上で実行 する。) 120 120
15 教科書第11章 機械学習 試験解答解説 講義まとめ 講義およびコンピュータ演習 復習(その回の学習内容をPython を使用して実際に計算機上で実行 する。) 120