66812001 統計学への招待

広島大学シラバス

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年度 2024年度開講部局教養教育

講義コード 66812001 科目区分領域科目

授業科目名統計学への招待

授業科目名
（フリガナ）トウケイガクヘノショウタイ

英文授業科目名 Introduction to Statistics

担当教員名仲　一成

担当教員名
(フリガナ) ナカ　カズナリ

開講キャンパス東千田開設期 1年次生前期セメスター（前期）

曜日・時限・講義室 (前) 水11-12：オンライン

授業の方法講義授業の方法
【詳細情報】　

講義・演習、ディスカッション、学生の発表

単位 2.0 週時間　使用言語 J : 日本語

学習の段階 1 : 入門レベル

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 1年次

授業のキーワード統計学
確率
記述統計
推測統計

教職専門科目　教科専門科目　

教養教育での
この授業の位置づけ領域科目（自然科学系科目群)　分類：数学・情報学
学習の成果１．各学問領域について，その形成過程と発展過程及び現代的な課題について説明できる。
２．複数の学問領域にまたがる歴史的，現代的課題について，多角的な視点から説明できる。

授業の目標・概要等統計学の基礎について、アクティブ・ラーニング方式で学び、議論できるようになる

授業計画 1. ガイダンス
2. データを分類する
3. データを可視化する
4. データを統計量で表す
5. データのバラツキを考える
6. データの関係を考える
7. 記述統計から推測統計へ
8. 確率の基礎
9. 二項分布
10. 正規分布
11. 推測統計の考え方 - 標本調査
12. 点推定と区間推定
13. 仮説検定
14. 仮説検定の限界
15. 補足・質問

(期末試験) 対面で実施する予定

(小テスト) 毎回実施します
(moodle フォーラム) 毎回投稿を必須とします

教科書・参考書等指定された教材・印刷資料にアクセス・ダウンロードして使用します

授業で使用する
メディア・機器等　

【詳細情報】

授業で取り入れる
学習手法　

予習・復習への
アドバイス moodle フォーラムで受講生間で能動的・主体的に情報交換・疑問点を解決してください。
毎回の事前または事後学習で、moodle フォーラムへ少なくとも一回、投稿することを必須とします。

* 事前学習 (予習)
moodle で内容を連絡します。
指示に従って、準備・学習を実施しておくこと。
関連する数学分野を復習し、不明点・疑問点がないようにしておくこと。

* 事後学習 (復習)
moodle で小テストを実施します。
複数回実施できます。
不正解ならば理由を考え、正解になるように学習を深める必要があります。
提出された小テストの解答は公開される場合があります。
授業内容を次回までに理解できなければ、学習の継続は困難になります。

履修上の注意
受講条件等 * レベル
統計検定 3 級 (すべて) と 2 級 (一部) の内容になります。
数学的な取扱 (表記や計算など) が多くなります。
数列の和、順列・組合せ、確率、積分を学習・理解していることを前提に講義を進めます。
Microsoft Excel でデータ分析・グラフ作成・シミュレーションを行います。

* 教員との連絡
授業に関する連絡は moodle を利用します。
moodle に頻繁にアクセスして、連絡を確認する必要があります。
授業内容について、授業時間外の個別の質問 (メールを含む) には対応できません。

* 講義時間
Microsoft Teams を使用します。
スライドと印刷資料を中心に進めます。
ランダムに指名して、問題を解答してもらう場合があります。
コメントシートを提出してもらいます。

* ノート
期末試験の後で提出してもらいます。
B5 または A4 のノート (大学ノート) を用意してください。
事前学習で実施した内容や、小テストの解答はノートで行ってください。
学習の度に、必ず日付・学習時間・内容などを記録してください。
常に提出に備えてください。
履修期間中に提出を求められた場合は、速やかに提出してください。

* 期末試験
「印刷資料」「自筆のノート」を持ち込みできます。
PC など電子情報機器を利用できません。

* その他
キャンパスの講義室では座席を指定します。
オンラインで講義に参加するときは、カメラを「オン」マイクを「オフ」にしてください。
受講態度・成績などが不良の場合は、常に顔出しを求め、ノートの確認などを行います。

成績評価の基準等 * アクティブ・ラーニング形式で評価
- 自主的・積極的な取り組みが評価されます
- 出席はもちろんのこと、質問・発言をしなければ、合格できません
- 小テストやフォーラムの投稿に欠落があれば、合格できません
- 学習態度が適切でない、と判断されれば減点します

* 最終評価
[1] moodle フォーラムへの投稿内容
[2] 講義中の質問・発言内容・態度
[3] 小テスト
[4] 期末試験
についてそれぞれ25点、合計100点で評価されます。
[1][2][3][4]のうち、ひとつでも15点に達していなければ合格できません。

実務経験

実務経験の概要と
それに基づく授業内容

メッセージ高校数学の関連分野(確率・統計)について未習熟の人は、授業前に自学自習できなければ、履修をおすすめしません。

その他期末試験については社会状況により変更になる可能性があります。
不合格者に対する再試験は行いません。

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。

年度	2024年度	開講部局	教養教育
講義コード	66812001	科目区分	領域科目
授業科目名	統計学への招待
授業科目名（フリガナ）	トウケイガクヘノショウタイ
英文授業科目名	Introduction to Statistics
担当教員名	仲　一成
担当教員名 (フリガナ)	ナカ　カズナリ
開講キャンパス	東千田	開設期	1年次生前期セメスター（前期）
曜日・時限・講義室	(前) 水11-12：オンライン
授業の方法	講義	授業の方法【詳細情報】
講義・演習、ディスカッション、学生の発表
単位	2.0	週時間		使用言語	J : 日本語
学習の段階	1 : 入門レベル
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	1年次
授業のキーワード	統計学確率記述統計推測統計
教職専門科目		教科専門科目
教養教育でのこの授業の位置づけ	領域科目（自然科学系科目群)　分類：数学・情報学
学習の成果	１．各学問領域について，その形成過程と発展過程及び現代的な課題について説明できる。２．複数の学問領域にまたがる歴史的，現代的課題について，多角的な視点から説明できる。
授業の目標・概要等	統計学の基礎について、アクティブ・ラーニング方式で学び、議論できるようになる
授業計画	1. ガイダンス 2. データを分類する 3. データを可視化する 4. データを統計量で表す 5. データのバラツキを考える 6. データの関係を考える 7. 記述統計から推測統計へ 8. 確率の基礎 9. 二項分布 10. 正規分布 11. 推測統計の考え方 - 標本調査 12. 点推定と区間推定 13. 仮説検定 14. 仮説検定の限界 15. 補足・質問 (期末試験) 対面で実施する予定 (小テスト) 毎回実施します (moodle フォーラム) 毎回投稿を必須とします
教科書・参考書等	指定された教材・印刷資料にアクセス・ダウンロードして使用します
授業で使用するメディア・機器等
【詳細情報】
授業で取り入れる学習手法
予習・復習へのアドバイス	moodle フォーラムで受講生間で能動的・主体的に情報交換・疑問点を解決してください。毎回の事前または事後学習で、moodle フォーラムへ少なくとも一回、投稿することを必須とします。 * 事前学習 (予習) moodle で内容を連絡します。指示に従って、準備・学習を実施しておくこと。関連する数学分野を復習し、不明点・疑問点がないようにしておくこと。 * 事後学習 (復習) moodle で小テストを実施します。複数回実施できます。不正解ならば理由を考え、正解になるように学習を深める必要があります。提出された小テストの解答は公開される場合があります。授業内容を次回までに理解できなければ、学習の継続は困難になります。
履修上の注意受講条件等	* レベル統計検定 3 級 (すべて) と 2 級 (一部) の内容になります。数学的な取扱 (表記や計算など) が多くなります。数列の和、順列・組合せ、確率、積分を学習・理解していることを前提に講義を進めます。 Microsoft Excel でデータ分析・グラフ作成・シミュレーションを行います。 * 教員との連絡授業に関する連絡は moodle を利用します。 moodle に頻繁にアクセスして、連絡を確認する必要があります。授業内容について、授業時間外の個別の質問 (メールを含む) には対応できません。 * 講義時間 Microsoft Teams を使用します。スライドと印刷資料を中心に進めます。ランダムに指名して、問題を解答してもらう場合があります。コメントシートを提出してもらいます。 * ノート期末試験の後で提出してもらいます。 B5 または A4 のノート (大学ノート) を用意してください。事前学習で実施した内容や、小テストの解答はノートで行ってください。学習の度に、必ず日付・学習時間・内容などを記録してください。常に提出に備えてください。履修期間中に提出を求められた場合は、速やかに提出してください。 * 期末試験「印刷資料」「自筆のノート」を持ち込みできます。 PC など電子情報機器を利用できません。 * その他キャンパスの講義室では座席を指定します。オンラインで講義に参加するときは、カメラを「オン」マイクを「オフ」にしてください。受講態度・成績などが不良の場合は、常に顔出しを求め、ノートの確認などを行います。
成績評価の基準等	* アクティブ・ラーニング形式で評価 - 自主的・積極的な取り組みが評価されます - 出席はもちろんのこと、質問・発言をしなければ、合格できません - 小テストやフォーラムの投稿に欠落があれば、合格できません - 学習態度が適切でない、と判断されれば減点します * 最終評価 [1] moodle フォーラムへの投稿内容 [2] 講義中の質問・発言内容・態度 [3] 小テスト [4] 期末試験についてそれぞれ25点、合計100点で評価されます。 [1][2][3][4]のうち、ひとつでも15点に達していなければ合格できません。
実務経験
実務経験の概要とそれに基づく授業内容
メッセージ	高校数学の関連分野(確率・統計)について未習熟の人は、授業前に自学自習できなければ、履修をおすすめしません。
その他	期末試験については社会状況により変更になる可能性があります。不合格者に対する再試験は行いません。
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。

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