タイトル
     2018年度  総合科学部 日英区分:日本語 
  
課題発見ゼミナール
Seminar on Approaches to Issues
後期 
時間割コード 科目分野 昼夜
1005115 実践学習科目 昼間
科目ナンバリング
CMSY2410JIAS
選必区分
必修
担当教員(ローマ字表記)
  眞弓 浩三 [Kozo Mayumi]
授業形態 単位数 曜日・講時
  2 金3〜4
対象学生
全1年
授業の目的  
統計的データの解釈確率論に基づいて考察できる能力を身に着けるという課題に取り組む。
 
授業の概要  
授業の計画を参照すること。
 
キーワード  
確率論 統計データ 次元 階層理論
 
先行/科目  
 
関連/科目  
 
到達目標  
統計的データの解釈確率論に基づいて考察できる能力を身に着ける。
 
授業の計画  
第1回 サンプルバイアスについて
第2回 確率論の基礎とベルトランドの考察
第3回 平均とは何か?
第4回 算術平均とミディアム、モード
第5回 データに隠された隠された背景
第6回 宣伝に利用されるデータの信ぴょう性
第7回 次元の問題
第8回 一次近似の諸問題
第9回 対数関数による近似
第10回 ワイアシュトラスの多項式近似の関する諸問題
第11回 グラフによる表示の問題点
第12回 隠された次元の解釈
第13回 統計データの恣意的操作
第14回 回帰分析の基礎
第15回 回帰分析と確率変数
第16回 まとめ
 
教科書  
 
参考書  
 
教科書・参考書に関する補足情報  
特になし。
 
成績評価方法・基準  
試験はしないが、各回の講義内容について理解しているか質問や発表を通じて個別に評価する。
 
再試験の有無  
再試験などは行わない。
 
受講者へのメッセージ  
論理的な思考を身に着け、演繹できるように頭を鍛えよう。
 
WEBページ  
 
学生用連絡先  
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学生開示用メールアドレス  
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オフィスアワー  
特に指定はしない。あらかじめメールで連絡するようにしてください。
 
備考  
 
自主学習(予習・復習)のアドバイス  
 
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