基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	確率・統計Ⅰ（25S以降）／Probability and Statistics I
時間割コード ／Course Code	7262000202
ナンバリングコード ／Numbering Code
開講所属 ／Course Offered by	理工学部／Faculty of Science and Technology
曜日コマ ／Day, Period	火／Tue　3
開講区分 ／Semester offered	後期／second semester
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	1,2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	守 真太郎／MORI SHINTARO
科目区分 ／Course Group	専門教育科目
教室 ／Classroom
必修・選択 ／Required/Elective
授業形式 ／Class Format	講義科目
メディア授業 ／Media lecture	－

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Faculty/Department
守 真太郎／MORI SHINTARO	理工学研究科／Graduate School of Science and Technology (Master’s Course)

難易度（レベル） ／Level	レベル1
対応するＣＰ／ＤＰ ／CP/DP	CP・DP　１　見通す力
授業としての具体的到達目標 ／Concrete arrival target as the class	○データの基本的な統計量を計算できる(見通す力） ○データを用いて正規母集団の母数（平均・分散）の推定・検定ができる（見通す力）
授業の概要 ／Summary of the class	○記述統計学、推測統計学の基礎事項を学びます。 ○記述統計の復習から始め、推測統計学の基礎を応用面から学びます。 ＊統計検定2級のレベルに準じた授業です。
授業の内容予定 ／Contents plan of the class	第１回：1変数記述統計 第２回：2変数記述統計 第３回：データ収集 第４回：確率 第５回：確率分布(1):離散型 第６回：確率分布(2)：連続型 第７回：標本分布(1)：大数の法則、中心極限定理 第８回：中間試験と解説・第7回までの復習 第９回：標本分布(2)：正規母集団 第１０回：推定 第１１回：検定 第１２回：カイ二乗検定（オンデマンド：Moodle） 第１３回：線形モデル：回帰分析 第１４回：線形モデル：分散分析 第１５回：学習状況の確認（試験含む）と解説 ※講義の進行・理解度などにより内容や予定が異なる場合があります。
成績評価方法及び採点基準 ／A scholastic evaluation method and marking standard	・小テスト・中間試験・期末試験により評価する ・小テストを４０％、中間試験２０％、期末試験を４０％のウェイトとする ・小テストは講義で明示した課題から出題する。各自課題に取り組んでおくこと ・中間試験および期末試験は、到達目標の達成度を確認する標準的な計算問題を出題する。 秀：理論を深く理解し、確率計算を含め、正確に推定・検定ができる 優：理論を理解し正確に推定・検定ができる 良：基本公式を用いた計算ができる 可：基礎概念を理解している 生成AIの利用について： 補助的利用のみ可（自力で作成した解答の検証に限る。解答生成への直接利用は禁止）
予習及び復習等の内容 ／Contents such as preparations for lessons and the review	・テキストに沿って進むので、講義で扱う範囲を授業までに該当箇所を読んで来ること。 ・講義の課題は次週の講義の冒頭に小テストを行う。課題に取り組んで、小テストに備えておくこと。 ・理論的背景をより深く学びたい学生は参考文献を参照すること。 (予習，復習は，最低でも各2時間程度行う必要があります。)
教材・教科書 ／The teaching materials, textbook	「日本統計学会公式認定　統計検定　2級　公式問題集［CBT対応版］」日本統計学会（実務教育出版、2023年）
参考文献 ／bibliography	統計学入門 (基礎統計学Ⅰ) 東京大学教養学部統計学教室（東京大学出版会、1991年）
留意点・予備知識 ／Point to keep in mind, back ground	・「データサイエンス基礎」で学ぶ統計、データサイエンスの内容はしっかりと理解しておくこと。 ・高校の「数学I」で学ぶ記述統計と「数学B」で学ぶ推測統計の知識も必要です。
授業内容に関する質問・疑義等 ／Question, doubt about class contents	オフィスアワーでも、それ以外でも、平日の午後なら大体いつでもOKですが、 ゼミや出張でいないこともあるので、空振りをさけたいなら事前にメール(shintaro.mori@hirosaki-u.ac.jp)してください。
Eメールアドレス・HPアドレス ／E-mail address, HP address	https://sites.google.com/site/shintaromori/
学問分野1（主学問分野） ／Discipline 1	B12:解析学，応用数学およびその関連分野
学問分野2（副学問分野） ／Discipline 2	該当なし
学問分野3（副学問分野） ／Discipline 3	該当なし
実務経験のある教員による授業科目について ／About the class subject by the teacher with the work experience	なし
地域志向科目 ／Local intention subject	なし
授業形態・授業方法 ／Class form, class method	・講義で学んだあと、検定2級の問題を題材に理解をチェックします。Moodleの教材に取り組むこと。 ・第12回はMoodleを使用したオンデマンド授業である。Moodle教材を用いて学習すること。
科目ナンバー ／The subject number	S1-1-0106-B12
メディア授業による著作物利用の有無について ／Whether or not copyrighted works are used in media classes	無／Nothing
その他 ／Others	特になし。

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
該当するデータはありません