シラバス Syllabus

授業名 基礎の確率
Course Title Fundamental Probability
担当教員 Instructor Name 小嶋 知子(Tomoko Kojima)
コード Couse Code NUC182_N23B
授業形態 Class Type 講義 Regular course
授業形式 Class Format On Campus
単位 Credits 2
言語 Language JP
科目区分 Course Category 共通専門教育科目200系 / Specialized Subject 200
学位 Degree BSc
開講情報 Terms / Location 2023 UG Nisshin Term3

授業の概要 Course Overview

Misson Statementとの関係性 / Connection to our Mission Statement

本学のミッションにおけるビジネス界や社会の発展をもたらす知識の創出のためには、ビジネスや社会における複雑な現象を正しく理解する必要がある。そのために、確率論の基礎知識は必要不可欠である。
Basic knowledge of probability theory is indispensable to correctly understand complex phenomena in business and society.

授業の目的(意義) / Importance of this course

本講義では、確率の概念を理解し、確率論の基礎知識、使い方について学ぶ。
基礎知識として、高校数学の内容の復習から始め、様々な例題に取り組みながら進めていく。
身近な問題から統計数学、量子力学、さらには経済学、経営学等、確率論の応用分野は広く、重要な役割を持っており、講義を通して多分野に役立つ知識を身に付けることを目指す。
This course treats of concepts, basic knowledge, and calculation methods in probability theory.
For the humanities' students, the course begins from high school mathematics with various examples.
This course helps the students to acquire knowledge of probability theory that will be useful in many areas, e.g. statistics, quantum mechanics, economics, and business administration.

到達目標 / Achievement Goal

本科目を学ぶことで、確率の基礎知識を身につけ、それを用いて様々な事象の確率を計算することができるようになる。

Upon successful completion of this seminar, students will be able to:
・Have basic knowledge of probability theory
・Calculate the probabilities of various phenomena

本授業の該当ラーニングゴール Learning Goals

*本学の教育ミッションを具現化する形で設定されています。

LG1 Critical Thinking

受講後得られる具体的スキルや知識 Learning Outcomes

確率の基礎知識
基礎的な確率の計算

basic knowledge of probability
capability of basic calculating probability

SDGsとの関連性 Relevance to Sustainable Development Goals

Goal 4 質の高い教育をみんなに(Quality Education)

教育手法 Teaching Method

教育手法 Teaching Method % of Course Time
インプット型 Traditional 90 %
参加者中心型 Participant-Centered Learning ケースメソッド Case Method 10 %
フィールドメソッド Field Method 0 %
合計 Total 100 %

事前学修と事後学修の内容、レポート、課題に対するフィードバック方法 Pre- and Post-Course Learning, Report, Feedback methods

・教科書や配布資料をもとに予習復習を行うこと。
・毎回課題を出すが、課題内容、提出方法、提出期限は講義内で説明するので注意すること。
・中央情報センター(図書館)を利用し関連書籍や問題集などを参考にすると良い。

授業スケジュール Course Schedule

第1日(Day1)

・導入
 身近に使われる確率の例を考える。
・集合の演算
 集合の記号を使った表し方、集合の演算、要素の個数の計算の仕方を学ぶ。

●使用するケース
・身近に使われる確率の例
・モンティ・ホール問題

第2日(Day2)

・場合の数
 和の法則、積の法則を用いて場合の数を調べる。
・順列
 異なるものの並べ方の総数を調べる。

第3日(Day3)

・いろいろな順列
 同じものを含む順列、円順列の総数を調べる。
・組合せ
 異なるものの組合せの総数を調べる。

第4日(Day4)

・確率の基本性質
 試行における事象を考え、確率の基本性質を知る。
・等確率
 標本空間が等確率の場合の確率を調べる。

●使用するケース
ポーカーの役の確率

第5日(Day5)

・小テスト
 前回までの講義内容の理解度を確認するための小テストを行う。
・確率の計算
 いろいろな事象の確率を調べる。

第6日(Day6)

・余事象
 余事象の確率を調べる。
・独立な試行
 独立な試行の乗法定理を学ぶ。

●使用するケース
2択問題の確率

第7日(Day7)

・条件つき確率
 ある事象が起こった条件下での事象の確率を調べる。
・樹形図による確率の計算
 試行を樹形図で表し、確率を計算する方法を学ぶ。

成績評価方法 Evaluation Criteria

*成績は下記該当項目を基に決定されます。
*クラス貢献度合計はコールドコールと授業内での挙手発言の合算値です。
講師用内規準拠 Method of Assessment Weights
コールドコール Cold Call 0 %
授業内での挙手発言 Class Contribution 10 %
クラス貢献度合計 Class Contribution Total 10 %
予習レポート Preparation Report 0 %
小テスト Quizzes / Tests 40 %
シミュレーション成績 Simulation 0 %
ケース試験 Case Exam 0 %
最終レポート Final Report 0 %
期末試験 Final Exam 50 %
参加者による相互評価 Peer Assessment 0 %
合計 Total 100 %

評価の留意事項 Notes on Evaluation Criteria

提出課題の評価は授業内での挙手発言の評価に含むものとする。

使用ケース一覧 List of Cases

    ケースは使用しません。

教科書 Textbook

  • 山崎圭次郎、有馬哲、片山孝次「確率・統計入門」実教出版(1998)9784407031478

参考文献・資料 Additional Readings and Resource

石村園子「大学新入生のための数学入門 増補版」共立出版(2004)ISBN9784320017696
永野裕之「ふたたびの確率・統計 [1]確率編」すばる舎(2019)ISBN9784799108314
赤攝也「確率論入門」ちくま学芸文庫(2014)ISBN9784480096289
小針晛宏「確率・統計入門」岩波書店(1973)ISBN4000051571
森岡毅 今西聖貴「確率思考の戦略論」(2016)ISBN9784041041420

授業調査に対するコメント Comment on Course Evaluation

できるだけ発言の機会を設け、数学が苦手な学生でも参加意欲が高まるよう、わかりやすい丁寧な授業を心掛ける。

担当教員のプロフィール About the Instructor 

・学位と取得大学
 修士(情報科学)大阪大学
 博士(情報科学)大阪大学
・研究分野
 応用数学(数値解析,計算機シミュレーション)








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