授業自己点検報告書|確率統計I(2023年度)

概要

科目名

確率統計I

担当者

樋口三郎 https://www.data.math.ryukoku.ac.jp/

対象

数理・情報科学課程 2年, 専門応用, 履修指定, 数学教職必修.

シラバス

https://capella.ws.ryukoku.ac.jp/RSW/CNoSSO.do?i=Y001013010&n=2023

授業のページ

https://www.data.math.ryukoku.ac.jp/course/probstat1_2023/

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参加者データ

履修登録133, 合格101，不合格者のうちほぼ活動無し11．TA1, 教員1.

科目の特徴

• 先行科目であるデータ分析の記述統計に続き, 確率論, 推測統計.
• 数学Bの確率分布と統計的推測の履修は仮定せず, この科目でカバー.
• 確率分布の数表読み取りの代わりにGoogle Colab の Python の scipy.stats.分布.cdf,.ppf を使用．

授業方法

• 対面週1回（月1），講義演習混在．
• 典型的進行 授業内:Trial(小テスト)-説明-例題説明-チーム課題(グループワーク)-授業外:自動採点の練習問題
• Moodle: 資料配布, 自動採点の練習問題, 課題提出, フィードバック
• Teams: 連絡や質問対応

昨年度（以前）の問題点

• 確率密度関数, 累積分布関数, 分位数の, 微分,積分,逆関数の言葉による説明が不足しています.
• 公式の正しい運用を超えた部分の理解まで到達できていません.
• 推測統計の問題は, 手順が再現できることを測ることに重点があり, 手順の理由や, 適用可能性の理解を測ることは十分ではありませんでした.

今年度の変更点

• リソースの一部を期待値から確率に移しました．
• 累積分布関数F(x), 分位点F^-1(q)を用いて説明し，上側確率，上側パーセント点の使用を副次的にしました．
• 指数分布を累積分布関数の説明に使い，連続型一様分布と正規分布を標準化の説明に使いました．
• Trial(小テスト)の一部で，概念を問う正誤問題を出題しました．

今年度の問題点

• 一般の正規分布と標準正規分布の確率密度関数の間の関係は，関数のグラフの拡大縮小平行移動を用いても理解できますが，変数の間の1次式とグラフの関係との対応の理解に困難を感じる参加者がいたようです．
• カイ二乗分布を用いた検定の詳細を扱えていません．