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授業情報／Course information

科目一覧へ戻る 2020/10/22 現在

授業基本情報
科目名（和文）
／Course		 保健統計学
科目名（英文）
／Course
時間割コード
／Registration Code		 51119101
学部（研究科）
／Faculty		 保健福祉学研究科 博士前期課程
学科（専攻）
／Department		 看護学専攻
担当教員（○：代表教員）
／Principle Instructor （○） and Instructors		 ○三好　弘人
オフィスアワー
／Office Hour
開講年度
／Year of the Course		 2020年度
開講期間
／Term		 前期
対象学生
／Eligible Students		 1年,2年
単位数
／Credits		 1
授業概要情報
更新日
／Date of renewal		 2020/04/30
使用言語
／Language of Instruction		 日本語
オムニバス
／Omnibus		 該当なし
授業概略と目的
／Cource Description and Objectives		 ベイズ統計の基礎を学ぶ
履修に必要な知識・能力・キーワード
／Prerequisites and Keywords		 ベイズ統計学的考え方の理解
履修上の注意
／Notes		 統計学特論の履修を強く勧める。
教科書
／Textbook(s)		 毎回授業の初めに資料を配付する
参考文献等
／References		 Doing Baysian Data Analysis　2nd Edition
John Kruschke
自主学習ガイド
／Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework
資格等に関する事項
／Attention Relating to Professional License
備考
／Notes
授業計画詳細情報
No. 単元（授業回数）
／Unit (Lesson Number)		 単元タイトルと概要
／Unit Title and Unit Description		 時間外学習
／Preparation and Review		 配付資料
／Handouts
1 第１回 [信憑性，モデル，そしてパラメータ]
２つの信憑性
2 第２回 [確率とは]
２変量の確率分布
3 第３回 [ベイズのルール]
ベイズのルールについて
4 第４回 [二項確率の推定]
二項確率について
5 第５回 [マルコフチェイン・モンテカルロ法]
MCMC法の考え方
6 第６回 [モデルの比較]
モデルを比較するために必要なこと
7 第７回 [仮説検定へのベイズ的アプローチ（１）]
パラメータの評価
モデルの比較
8 第８回 [仮説検定へのベイズ的アプローチ（２]
パラメータの評価とモデルの比較との関係
授業評価詳細情報
到達目標及び観点／Learning Goal and Specific Behavioral Viewpoints
No. 到達目標
／Learning Goal		 知識・理解
／Knowledge & Undestanding		 技能・表現
／Skills & Expressions		 思考・判断
／Thoughts & Decisions		 伝達・コミュニケーション
／Communication		 協働
／Cooperative Attitude
1 ベイズのルールの理解 ○
2 ベイズ統計の原理の理解 ○ ○
3 計算技能の定着 ○ ○ ○
成績評価方法と基準／Evaluation of Achievement
※出席は2/3以上で評価対象となります。
No. 到達目標
／Learning Goal		 定期試験
／Exam.		 模範解答を示す 討論への参加
1 ベイズのルールの理解 ○ ○
2 ベイズ統計の原理の理解 ○ ○
3 計算技能の定着 ○ ○
評価割合（％）
／Allocation of Marks		 50 50

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