講義関連情報/2016年度農業統計学
のバックアップ(No.1)
[
トップ
] [
新規
|
一覧
|
単語検索
|
最終更新
|
ヘルプ
]
バックアップ一覧
差分
を表示
現在との差分
を表示
ソース
を表示
講義関連情報/2016年度農業統計学
へ行く。
1 (2016-08-31 (水) 13:44:32)
2 (2016-08-31 (水) 14:05:58)
3 (2016-10-04 (火) 09:28:27)
4 (2016-10-11 (火) 10:13:30)
5 (2016-11-17 (木) 19:12:29)
6 (2016-11-24 (木) 17:09:29)
7 (2016-12-05 (月) 20:20:29)
8 (2016-12-07 (水) 16:36:58)
9 (2016-12-08 (木) 14:15:24)
10 (2016-12-19 (月) 14:28:09)
11 (2016-12-31 (土) 13:40:22)
12 (2017-01-10 (火) 15:54:12)
13 (2017-01-11 (水) 12:50:00)
14 (2017-01-24 (火) 13:22:22)
15 (2017-01-25 (水) 21:36:23)
16 (2017-02-01 (水) 13:46:55)
講義関連情報
に戻る
(2016.3.14)
答案の返却を希望する場合は,メールで事前にコンタクトしてください。
返却は,4月中旬ごろまでとします。
(2016.2.7)
試験の採点が終了しました。試験は80点満点,配点は問題1が5点,問題2と問題3がそれぞれ30点,問題4が15点(各5点)です。
試験点数の特性値について サンプルサイズは31,標本平均は46.2,標本標準偏差は21.0でした。
持ち込み可だったことなどを考慮して,
試験の得点が20点以下(未満ではありません)の受講者は,不可としました。
該当者は5名います。卒業までに,再度履修して下さい。
試験の点数が21点以上の受講者を合格とし,宿題の得点と合わせて成績評価(秀,優,良,可)します。
答案返却については,追って連絡します。
答案は,第4分野事務室で返却しています。
(2016.1.26)
本日ですべての講義が終了しました。
第4分野事務室(S371)にて,宿題を返却中です。
採点の方針は以下のとおりです。
細部が正しくないものは,減点対象としました。
明らかにコピーしたと思われるものは,いずれもゼロ点としました。
採点結果に疑義のある場合は,すみやかにメールで問い合わせをして下さい。
試験の実施要領についての追記
試験時間中に他者と通信することは禁止します。
(2016.1.23)
試験の実施要領について。
2月2日の授業時間に実施します。
持ち込み可(持ち込むものは,常識的な範囲にとどめて下さい)。
不正行為が疑われた場合は,実際の不正の有無にかかわらず,試験結果を無効とする場合もあるので,注意して下さい。
(2015.12.22)
試験は,2月2日の授業時間に実施します。
(2015.11.2)
宿題の提出先である第4分野事務室は,
農学部本館3階 S371室
です。
(2015.10.27)
宿題2を追加しました。
(2015.10.20)
宿題のデータは,
大学内のネットワークからしかアクセスできません。
情報処理室,学生部屋にあるPCからアクセスして下さい。
学内の無線LANネットワークHINES-WLANからもアクセスできます(eduroamからはアクセスできません)。ELMSのIDでHINES-WLANに接続可能です。アクセスポイントや接続方法は,
http://www.hines.hokudai.ac.jp/wlan/
から確認してください。
(2015.10.6)
本日から開講しました。
宿題その1を掲載しました。
講義開始後も,随時更新していきます
。
農業統計学
†
火曜日 2講目(10:30-12:00)
農学部食資源研究棟 F319教室
担当:中谷朋昭(naktom2@gmail.com) (@は半角に直して下さい)
↑
教科書
†
統計学入門 / 東京大学教養学部統計学教室 編 : 東京大学出版会, 1991, ISBN:4130420658
↑
講義の概要
†
この授業の目標は,データの背後に隠れた情報を抽出し,解析するための統計学的手法を学ぶことにあります。
私たちの身の回りには,たくさんのデータが存在しています。これらのデータは,適切に分析すれば,対象とする現象をより良く理解する手がかりとなり,より客観的な解釈をするための手助けとなり得ます。
しかし,データの取り扱い方を間違えると,必ずしも有効な手がかりとなり得ないばかりか,時には誤った判断につながる結果をもたらすことになりかねません。
そのため,データの特性を踏まえた適切な分析手法を学び,利用できる力を養うことが肝要です。この授業では,そのために必要とされる基礎的な事項を学んでいきます。
↑
成績評価で「秀」を目指す場合
†
成績評価は,試験(70%)と宿題(30%)に基いて点数化した絶対評価です。成績の区分は,不可60点未満,可60−69点,良70−79点,優80−89点,秀90点以上です。
したがって,試験と宿題で十分な成績を獲得して下さい。
↑
宿題
†
その1(締め切り:11月4日午後4時,提出先:第4分野事務室(農学部本館3階 S371室))
下のリンクにあるデータは,あるクラスの英語の試験結果(100点満点)です。リンク先よりデータにアクセスして(学内からのみ可),階級幅を10として「度数分布表」と「ヒストグラム」を作成して,レポートとして提出して下さい。
データ
(倉田・星野(2009)「入門統計解析」,新世社,表2-5より)
手計算・手描き,電卓,パソコンソフト,何を使っても構いません(ただし,他の受講者の結果を写してはいけません)。レポートには,計算の過程も記して下さい。
その2 (締め切り:11月25日午後4時,提出先:第4分野事務室(農学部本館3階 S371室))
下のリンクより宿題用の問題をダウンロードして(学内からのみ可),解答をまとめてレポートとして提出して下さい。
宿題のファイル(PDF)
その3
その4
その5
↑
その他
†
授業に関連した疑問・要望は,いつでも寄せて下さい。
メール書き方は,
龍谷大学小嶺先生のページ
が参考になるでしょう。
慶応義塾大学松岡和美先生のページ
も参考になります。
今までにこのページを見た人は,2290人です。