2025年度後期確率・統計入門

曜日・時限	木曜日６時限	期別	後期	週時間数	2
ナンバリング	HW230511
開講学科等	総合情報学部-デジタルゲーム学科
教員名	福井　昌則福井　昌則職務履歴

目的

皆さんは「確率・統計」と言われて何を思い浮かべるであろうか．中学・高校時代に学んだあのややこしくて忌々しい順列，組み合わせ，期待値，標準偏差，偏差値などを思い浮かべる人が多いかもしれない．確率・統計は，他の数学の分野と異なり，どこか曖昧でとっつきが悪いと思われる方もいらっしゃるのではないだろうか．
当然のことではあるが，統計を理解し使えるようになることは重要である．また，確率・統計は多くの分野に応用されており，ゲームやアルゴリズムなどにも用いられている．さらに，AIの理解においても統計は重要であり，例えば機械学習の分類や回帰は，まさに統計的な考え方が使われている．
よって，皆さんが確率・統計の成り立ちや基礎的な考え方，計算方法について理解し，プログラミングへ応用する力や適切な統計手法を選択できる力を身につけることは大変重要である．

本授業では，皆さんがサイコロやトランプなどを活用したゲームや身近な例を題材にして確率・統計を学び，具体的に考えてその成り立ちや計算方法を知ることにより，今後の学習やプログラミングに応用することができる．
さらに，確率・統計を用いたゲームを考えて作る活動，実際に授業内でアンケートをとって分析する活動，さらに表計算(Excel)などを活用して学びを深めることにより，確率・統計がいかにコンピュータ/プログラミングと親和性がよいかについて知ることができる．

この科目を修得することで，デジタルゲームを主軸としたエンタテインメントコンテンツ分野の基礎的な専門知識を得ることができ，またそれらを適切に応用する能力を身に付けることが期待できる．

授業計画

授業回	形式	学修内容	学修課題
1	遠隔授業：A,C,D	順列，組み合わせ，期待値の計算(1)：基本的な考え方と計算方法	事前学修	中学高校時代に学んだ確率・統計に関する内容として何があったか振り返り，まとめる（2時間）
1	遠隔授業：A,C,D	順列，組み合わせ，期待値の計算(1)：基本的な考え方と計算方法	事後学修	中学高校時代に学んだ確率・統計に関する内容として何があったか振り返り，まとめる（2時間）
2	遠隔授業：A,C,D	順列，組み合わせ，期待値の計算(2)：ゲームを題材とした計算	事前学修	順列，組み合わせ，期待値について復習する（2時間）
2	遠隔授業：A,C,D	順列，組み合わせ，期待値の計算(2)：ゲームを題材とした計算	事後学修	順列，組み合わせ，期待値について復習する（2時間）
3	遠隔授業：A,C,D	確率の計算(1)：基本的な計算方法と独立事象，排反事象，条件付き確率の考え方と計算	事前学修	確率の計算方法について調べ，今まで身につけた知識を活用できるか考える（2時間）
3	遠隔授業：A,C,D	確率の計算(1)：基本的な計算方法と独立事象，排反事象，条件付き確率の考え方と計算	事後学修	確率の計算方法について調べ，今まで身につけた知識を活用できるか考える（2.5時間）
4	遠隔授業：A,C,D	確率の計算(2)：確率の総復習	事前学修	確率に関して復習する（3時間）
4	遠隔授業：A,C,D	確率の計算(2)：確率の総復習	事後学修	確率に関して復習する（3時間）
5	遠隔授業：A,C,D	確率変数と分布：期待値との関係，確率と統計の接続	事前学修	確率変数，連続分布と離散分布について調べる（2時間）
5	遠隔授業：A,C,D	確率変数と分布：期待値との関係，確率と統計の接続	事後学修	確率変数，連続分布と離散分布について復習する（2.5時間）
6	遠隔授業：A,C,D	統計の計算(1)：代表値，分散と標準偏差	事前学修	分散と標準偏差について調べる（2時間）
6	遠隔授業：A,C,D	統計の計算(1)：代表値，分散と標準偏差	事後学修	分散と標準偏差について復習する（2.5時間）
7	遠隔授業：A,C,D	統計の計算(2)：ベルヌーイ試行と二項分布，様々なデータ	事前学修	ベルヌーイ試行と二項分布，尺度について調べる（2時間）
7	遠隔授業：A,C,D	統計の計算(2)：ベルヌーイ試行と二項分布，様々なデータ	事後学修	ベルヌーイ試行と二項分布，尺度について復習する（2.5時間）
8	遠隔授業：A,C,D	統計の計算(3)：対立仮説と帰無仮説，カイ二乗検定	事前学修	対立仮説と帰無仮説について調べる（2時間）
8	遠隔授業：A,C,D	統計の計算(3)：対立仮説と帰無仮説，カイ二乗検定	事後学修	対立仮説と帰無仮説，カイ二乗検定について復習する（2時間）
9	遠隔授業：A,C,D	統計の計算(4)：対応のあるt検定	事前学修	対応のあるt検定について調べる（2時間）
9	遠隔授業：A,C,D	統計の計算(4)：対応のあるt検定	事後学修	対応のあるt検定について復習する（2.5時間）
10	遠隔授業：A,C,D	統計の計算(5)：対応のないt検定	事前学修	対応のないt検定について調べる（2時間）
10	遠隔授業：A,C,D	統計の計算(5)：対応のないt検定	事後学修	対応のないt検定について復習する（2.5時間）
11	遠隔授業：A,C,D	統計の計算(6)：相関と回帰，単回帰分析・重回帰分析	事前学修	相関と回帰，単回帰分析・重回帰分析について調べる(2時間)
11	遠隔授業：A,C,D	統計の計算(6)：相関と回帰，単回帰分析・重回帰分析	事後学修	相関と回帰，単回帰分析・重回帰分析について復習する(2.5時間)
12	遠隔授業：A,C,D	統計の計算(7)：一元配置分散分析	事前学修	一元配置分散分析について調べる（2時間）
12	遠隔授業：A,C,D	統計の計算(7)：一元配置分散分析	事後学修	一元配置分散分析について復習する（2.5時間）
13	遠隔授業：A,C,D	それまでの学習内容の確認と総合演習	事前学修	授業で学んだ内容の総復習をしておく（3時間）
13	遠隔授業：A,C,D	それまでの学習内容の確認と総合演習	事後学修	授業で学んだ内容の総復習を行う（3時間）

授業形式記号

A:一斉授業（通常の講義）
B:問題発見・解決学習、プロジェクト学習
C:体験、実験、実習、演習など

D:調査分析、解析など
E:ものづくり、作品制作
F:グループワーク（ディスカッション・ディベートを含む）

G:プレゼンテーション
H:地域・企業　連携型学習
I:その他

到達目標

○修得する資質・能力: 知識・理解力，応用力【DP-W-1-1】
・組み合わせや確率，分布の基本的な計算ができる．
・学習した内容を理解し，表計算ソフトやプログラミングと確率・統計の親和性について理解する．
・社会の中で確率・統計がどのように用いられているのかを知る．
・目的に応じて，様々な検定の中からどの検定を用いるかを選択した上で，ExcelやRを用いて基礎的な分析ができる．

科目に関連するディプロマポリシー項目
〇2024年度以降入学生
下記、記載のカリキュラムマップを参照。
https://www.osakac.ac.jp/about/policy/faculty/
※各学科/専攻名称のカリキュラムポリシー下段の
　「カリキュラムマップ」よりご確認ください。

評価方法と評価観点

評価方法	配点合計	知識・理解力	応用力	コミュニケーション力	態度・志向性	創造力	合計
定期試験またはレポート試験	30%	60%	40%				100%
小テスト、小論文							0%
グループワーク							0%
プレゼンテーション							0%
レポート、宿題	70%	60%	40%				100%
授業での姿勢（ノート、質疑など）							0%
作品、パフォーマンス（実技、実演）							0%
その他1(具体的に：							0%
その他2(具体的に：							0%
	100%	60%	40%	0%	0%	0%	100%

教科書・参考書

教科書は指定しないが，確率・統計に関する書籍が手元にあると，調べるときに便利である．
参考書として例えば，ふたたびの確率・統計[1]確率編(すばる舎)，統計学図鑑(オーム社)，大学基礎数学確率統計キャンパス・ゼミ(マセマ出版社)など．
本屋や生協，図書館などで一読し，自身の現在の理解に合わせて選ぶと良い．

オフィスアワー

授業終了後に質問を受け付ける．
また，随時電子メールやMoodle内のチャットで質問を受け付ける (メールアドレスは，授業内で提示する)．

その他

提出課題やレポートに関しては，提出日・実施日以降の授業内で解説およびフィードバックを行う．
授業中に課したレポートが"3回以上未提出"の者は，E評価とする．

実務経験のある教員による授業科目

ゲーム・パズルを用いた戦略の探究および確率の導出 (関西学院高等部選択数学/楽しい数学)
基礎から自身で企画・立案し実装するJavaプログラミング教育 (関西学院高等部プログラミング講座)
基礎から自身で企画・立案し実装するPythonプログラミング教育 (関西学院大学高等部特別講義)
基礎からチームで開発を行うJava Servletプログラミング (ハローワーク職業訓練講師)
教育系アプリケーション開発および基幹系システムに関するiOSプログラミング (自営業)

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