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準備学習・事後学習
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毎回講義では練習問題を出題し，次の講義には練習問題の類題を小テストとして出題しますので，ご準備下さい．毎回、講義時間の2倍の自学自習をすること。
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課題・定期試験に対するフィードバック
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小テスト・試験などについて継続的に講義内あるいはイントラサーバーなどで講評・評価等のフィードバックする．
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履修上の留意
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本講義のねらいは，"脳ミソの開発"です．また，教育の大原則である，指導した考え方，知識・技能が習得できたかどうかを評価することを心がけていますので，学習到達度の可不可に応じて，単位認定をします．
履修にあたっては，例年，安易な履修登録を行う学生が，欠席するあるいは学習意欲がないなど，主体的に学びたい学生の学習機会を奪ったり，自身にGPAなどで不合格や欠格の成績によって不利益をもたらしていますので，ご注意下さい．解析学の基礎と確率を学びたいなどの目的意識をもち，コツコツ学んで力を付けたい学生の履修を望みます．
※履修希望の方は，4月8日（月）2限講義で希望調査を行いますので，ご参集下さい．（後期科目「データ分析と統計」は同日4限DS403にて希望調査）
※後期科目「データ分析と統計」とペアの履修が望ましいです．
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授業の概要と目的
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本講義では，まず，確率・統計を学ぶにあたって，『極限・微分・積分』に関する理解が求められるため，高校時代文系であった，理系であったが自信がない学生向けに，必要な知識を補いつつ進めます．
次に，データについて科学的に考えるための『回帰分析』『確率』について，数学とコンピュータとの結びつきにふれつつ講義を行ないます．
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アクティブ・ラーニング
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該当するCP（カリキュラム・ポリシー）およびDP（ディプロマ・ポリシー）
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カリキュラムポリシーの②およびディプロマポリシー②に該当し、ディプロマポリシー③にも関係する。
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実務経験と授業内容の関係
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科目ナンバリングコード
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サブタイトル
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到達目標
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関数の極限・微分・積分の基本的演算が正確にできる．回帰分析の仕組みについて説明できる．確率の定義・基本的演算・確率モデルにおける推定が正確にできる．
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授業計画
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【項目欄】
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【内容欄】
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1.
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オリエンテーション
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講義内容と評価について
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2.
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微分(1)
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関数と極限
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3.
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微分(2)
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微分とは，初等関数の微分
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4.
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微分(3)
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微分の基本的性質，連鎖微分
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5.
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微分(4)
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微分の活用（NewtonRaphson法・ロピタルの定理）
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6.
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微分(5)
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高次導関数 微分の活用（曲率・Maclaurin展開）
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7.
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微分(6)
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偏微分・回帰分析
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8.
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微分(7)
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総括
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9.
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積分(1)
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積分とは，不定積分，初等関数の不定積分，部分積分
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10.
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積分(2)
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定積分，微分積分学の基本定理
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11.
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積分(3)
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広義積分・置換積分
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12.
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積分(4)
確率(1)
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重積分
確率の 主観的定義，古典的定義，統計的定義
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13.
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確率(2)
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確率の公理的定義・基本定理
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14.
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確率(3)
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確率変数と分布，離散一様分布，二項分布
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15.
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確率(4)
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超幾何分布，幾何分布，パスカル分布
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テキスト
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参考文献
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【書籍名】
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【著者】
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【出版社】
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1.
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基礎数学外説
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赤井 逸
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裳華房
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授業方法の形式
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授業の実施方法
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成績評価方法
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小テストを3段階評価し点数化した点（50％），単元に関する修得度_（25％），定期試験（25％）を評定とします．またレポートや授業参加態度などを考慮します． 欠席回数が1/3以上の方は欠格になります．
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成績評価基準
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C(合格)となるためには、到達目標を最低限達成することが必要である。
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受講生へのメッセージ
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必要な知識や考え方をその都度補いつつ講義を進める予定です．
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参考URL
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画像
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ファイル
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更新日時
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2024/02/14 20:37
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