年度 |
2024年度 |
開講部局 |
情報科学部 |
講義コード |
KA114001 |
科目区分 |
専門教育科目 |
授業科目名 |
統計的検定 |
授業科目名 (フリガナ) |
トウケイテキケンテイ |
英文授業科目名 |
Statistical Test |
担当教員名 |
山村 麻理子,柳原 宏和 |
担当教員名 (フリガナ) |
ヤマムラ マリコ,ヤナギハラ ヒロカズ |
開講キャンパス |
東広島 |
開設期 |
2年次生 前期 2ターム |
曜日・時限・講義室 |
(2T) 金1-4:経B257 |
授業の方法 |
講義 |
授業の方法 【詳細情報】 |
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講義中心、演習中心、板書多用、学生の発表 |
単位 |
2.0 |
週時間 |
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使用言語 |
J
:
日本語 |
学習の段階 |
2
:
初級レベル
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学問分野(分野) |
25
:
理工学 |
学問分野(分科) |
01
:
数学・統計学 |
対象学生 |
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授業のキーワード |
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教職専門科目 |
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教科専門科目 |
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プログラムの中での この授業科目の位置づけ (学部生対象科目のみ) | |
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到達度評価 の評価項目 (学部生対象科目のみ) | 計算機科学プログラム (能力・技能) ・A. 情報基盤の開発技術,情報処理技術,データを分析して新しい付加価値を生む技術. ・B. 新たな課題を自ら発見し,データに基づいた定量的かつ論理的な思考と,多角的視野と高度な情報処理・分析により,課題を解決する能力.
データ科学プログラム (知識・理解) ・D1. 統計とデータ解析の理論体系を理解し,ビッグデータの質的/量的情報を的確かつ効率的に分析するための知識と能力. (能力・技能) ・A. 情報基盤の開発技術,情報処理技術,データを分析して新しい付加価値を生む技術. ・B. 新たな課題を自ら発見し,データに基づいた定量的かつ論理的な思考と,多角的視野と高度な情報処理・分析により,課題を解決する能力.
知能科学プログラム (知識・理解) ・D1. 人間が持つ高度な知能とその計算機による実現についての体系的な深い理解. (能力・技能) ・A. 情報基盤の開発技術,情報処理技術,データを分析して新しい付加価値を生む技術. ・B. 新たな課題を自ら発見し,データに基づいた定量的かつ論理的な思考と,多角的視野と高度な情報処理・分析により,課題を解決する能力. |
授業の目標・概要等 |
統計的検定を理解し,使えるようになること |
授業計画 |
第1回 ガイダンス 第2回 記述統計と推測統計 第3回 確率分布 第4回 確率分布の演習 第5回 大数の法則と中心極限定理 第6回 区間推定 第7回 区間推定の演習 第8回 平均の仮説検定 第9回 平均の仮説検定の演習 第10回 比率の検定 第11回 比率の検定の演習 第12回 検出力と標本数 第13回 検出力と標本数の演習 第14回 多重比較 第15回 期末試験 |
教科書・参考書等 |
特になし |
授業で使用する メディア・機器等 |
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【詳細情報】 |
テキスト,配付資料 |
授業で取り入れる 学習手法 |
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予習・復習への アドバイス |
毎回の授業の復習を行うこと |
履修上の注意 受講条件等 |
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成績評価の基準等 |
授業への貢献度,期末試験,問題への解答具合 |
実務経験 |
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実務経験の概要と それに基づく授業内容 |
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メッセージ |
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その他 |
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すべての授業科目において,授業改善アンケートを実施していますので,回答に協力してください。 回答に対しては教員からコメントを入力しており,今後の改善につなげていきます。 |