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 NUC213_N20B
授業形態 Class Type 講義 Regular course
授業形式 Class Format
単位 Credits 2
言語 Language JP
科目区分 Course Category
学位 Degree BSc
開講情報 Terms / Location 2020 UG Nisshin Term4

授業の概要 Course Overview

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

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

教育手法 Teaching Method

教育手法 Teaching Method % of Course Time
インプット型 Traditional 100 %
参加者中心型 Participant-Centered Learning ケースメソッド Case Method 0 %
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。
・課題は次回の講義開始時に提出すること。その次の講義で解説を行う。
・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、集合を使った表し方を学ぶ
・集合の演算
 集合の演算、要素の個数の計算の仕方を学ぶ

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

第5日(Day5)

・確率の計算①
 さいころ、くじ引きなどの例における確率を調べる
・確率の計算②
 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
 独立な試行の乗法定理を学ぶ

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 0 %
クラス貢献度合計 Class Contribution Total 0 %
予習レポート Preparation Report 0 %
小テスト Quizzes / Tests 20 %
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 80 %
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

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)978-4407031478

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) ISBN978-4320017696
赤攝也「確率論入門」ちくま学芸文庫(2014) ISBN978-4480096289
小針晛宏「確率・統計入門」岩波書店(1973) ISBN4-000051571

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

板書の量が多いため後ろの席から字が見えにくくなることがあったが、見やすい板書を心掛ける。
問題に取り組む時間を多く取り、数学が苦手な学生でもわかりやすい丁寧な授業を目指す。

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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