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hatena masayuki054 数理のひろがり 2024
このページ, 数理のひろがり.suzuki@iwate-u.ac.jp - masayuki054's diary, は,2024年度 岩手大学 教養教育科目 数理のひろがりのための,担当者個人によ る,情報サイトです。
講義に関する必須情報は,Webclass に掲載します。 Webclass で作成しにくい文書等は,このサイトに置き, Webclassのおしらせからリンクします。
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このページは suzuki の講義の情報をリンクしています。
http://wiki.cis.iwate-u.ac.jp/~suzuki/
火曜日 16:30~19:00 @岩手大学図書館2階
数学と情報 担当
http://wiki.cis.iwate-u.ac.jp/~suzuki/
http://www.ictnet.ne.jp/~fumito/j2012/index.php?
情報処理応用@文学部英語文化学科木曜日 2,3校時
はてな 盛岡大学 情報処理 2022 で検索してこのページを見つけてください。
講義情報へのリンクを集めたページです。
情報処理演習 2022 - masayuki054's diary
講義終了時,下記のアンケートに答えてください。毎回のアンケートのリン クは, 今日の講義 に書いてあります。
毎回の講義の内容です。
毎回のお知らせをまとめたページです。
今日の講義を,回毎に,まとめたページです。
講義で使ういろいろな資料へのリンク集です。
先生のGoogleDrive 情報処理演習2022 - Google ドライブ
アンケートなどを共有しています
講義資料,レポート提出の見本,などを共有しています。
Office365ホーム ログイン・りんく
先生の放送大学の講義 メモと思考のためのICTの活用
情報リテラシについて解説しています
microsoft 365
1. [関連ページ](#org908819f)
まとめレポートも小テストも,出来が悪ければ,再度レポートにして提出してもらいます。
各章が終ったら,その章の小テストをします。
5章,6章,7章と10章 でおこなう予定です。
小テストの実施
小テスト問題: - 定積分とは何をどう計算するのか
上記に関連することを,簡潔に説明してもらいます。 式を用いたり図示 して,説明してください。
1. [小テスト-1 をおこないます。](#orgc1b47dc)
2. [レポート-2 出題されています。](#org6635a57)
3. [6.不定積分](#org84970e6)
2020 黒板 - Google ドライブ
この辺りの内容は,書き溜めたメモに従ってています。教科書には従って いません。
関数と微積分学
関数とは
関数の極限と連続
関数のグラフ
逆関数,合成関数の意味とそのグラフ
微分とは
定積分とリーマン和
自明な面積計算
領域の自明な分割 $ S = \Sigma dS(i) $
i は区画の番号
§31 広義の積分
§32 面積・体積
§33 曲線の長さ
2変数関数の極限
2変数関数の連続
全微分
§48 体積
§49 曲面積
2021年度 岩手大学理工学部 再履修用 微分積分学 II の情報サイトです。
今年度も,2019年度, 2020年度とほぼ同じ内容で進みたいと思います。
提出してくれれば,出席点を加点します。
積分のテストを行ないます。レポート4の 提出もあります。
1/27 に重11/18 に小テストを行ないます。Webclass を参照し てください。
レポートー2が出題されました。Webclass を参照し てください。
一回目のレポート課題がでました。Webclass を参照し てください。
Webclass で出席登録,お願いします。
面談: できれば予約のメールをお願いします:
メール: suzuki@iwate-u.ac.jp
01/07日提出の不定積分(27,28,29節)のレポート課題4を出題しました。 試験・レポートのこと
12/17日提出のレポート課題が出ました。 試験・レポートのこと
講師の自己紹介
生物,生命に関し,まったくの素人
数学としての確率・統計を教えている
お昼休みサッカー
講義内容
講義方法
推定
仮説検定
復習しながら学んでいきましょう。
スライド 00 (解凍したスライドの00章)
R のインストール
Rコマンダーのインストール
R のパッケージインストール
install.packages("Rcmdr")
Rcmdr の起動
library(Rcmdr)
ファイル,フォルダ操作の慣れ
c:/Users/名前/Onedrive/Documents/R (/は円記号かもしれない)
Rcmdr の起動
library(Rcmdr)
Rcmdr を自動的に起動する方法
これを何回かかけてやりましょう
今日の演習内容をファイルに保存しましょう。
日付と項目がわかるように。
参考サイト
生物統計学 2021 - masayuki054's diary
https://wiki.cis.iwate-u.ac.jp/~suzuki/biostat とりあえず
R 生物統計学 2021 - masayuki054's diary
1. [Mase-Rstatman.pdf 基本パッケージ,カテゴリ別紹介,ヘルプドキュメント](#orgb860e01)
2. [CRAN: Manuals R](#org803e715)
3. [RjpWiki - RjpWiki](#org728930b)
生物統計学 2021 - masayuki054's diary
入門 統計学(第2版) 検定から多変量解析・実験計画法・ベイズ統計学まで | Ohmsha
PROGRAMMING | AVILEN AI Trend (python, R, … )
R: The R Project for Statistical Computing
(30) 統計解析ソフト「R」の使い方 〜Rの導入・パッケージの導入・作図・統計解析の基本編〜 - YouTube
中京大 白井先生
R コードの参考に
ppt よくできている
R のコード
R:グラフィックス 早稲田のよくまとまった説明
Rによる棒グラフの描画 データ科学便覧 実装関連事項 データ科学便覧
[R]グラフの一部を塗りつぶす ** 正規分布グラフの区間を塗り潰す (R)
persp function | R Documentation 3次元描画関数
独立な2群の平均値の差の検定
対応のある2群の平均値の差の検定
男女で心理学テストの平均値に差があるかを検討したい。
統計が好き・嫌いで統計テストの平均値に差があるかを検討したい。
統計の指導を受けたことにより成績が向上するかを検討したい。
確率変数の和の平均と分散の期待値の公式より,標本平均の差の標本分 布は,
[ \bar{x_1} - \bar{x_2} \sim n(\mu_1-\mu_2, \sigma2(\frac{1}{n_1}+\frac{1}{n_2})) ]
標準化することで,
[ \bar{Z} = \frac{\bar{X_1} - \bar{X_2} - (\mu_1-\mu_2)}{\sigma\sqrt{\frac{1}{n_1}+\frac{1}{n_2}}} \sim N(0,1) ]
母分散を不偏分散で推定する。 標本平均の不偏分散を ( \hat{\sigma_1} ), ( \hat{\sigma_2} ) \) とすると,標本平均の差の不偏分散は,その加重平均となる:
[ \hat{\sigma}_pooled = \frac{(n_1-1)\hat{\sigma_1}^2 + (n_2-1)\hat{\sigma_2}^2} {(n_1-1) + (n_2 -1)} ]
母分散の推定量 ( \hat{\sigma}_{pooled} ) のことを,2群をプールし た分散という。
[ \bar{t} = \frac{\bar{X_1} - \bar{X_2}}{\sqrt{\hat{\sigma}pooled2\frac{1}{n_1}+\frac{1}{n_2}}} \sim t{(n_1-1)+(n_2-2)} ]
統計テスト1の得点の平均値に男女で有意な差があるでしょうか? 有意水準5%,両側検定してください。
(指導法データ <- read.csv("data/shidouhouU8.csv"))
class(指導法データ)
SID name sex math stat psych_test stat_test1 stat_test2 method
1 1 大村 男 嫌い 好き 13 6 10 C
2 2 本多 男 嫌い 好き 14 10 13 B
3 3 川崎 男 好き 好き 7 6 8 B
4 4 多村 男 好き 好き 12 10 15 A
5 5 松中 男 嫌い 嫌い 10 5 8 B
6 6 小久保 男 嫌い 嫌い 6 3 6 C
7 7 柴原 男 嫌い 嫌い 8 5 9 A
8 8 井手 男 嫌い 嫌い 15 9 10 D
9 9 田上 男 嫌い 嫌い 4 3 7 D
10 10 松田 男 好き 嫌い 14 3 3 D
11 11 高谷 女 好き 好き 9 11 18 A
12 12 杉内 女 嫌い 好き 6 6 14 A
13 13 和田 女 好き 好き 10 11 18 A
14 14 新垣 女 嫌い 嫌い 12 9 11 C
15 15 大隣 女 嫌い 好き 5 7 12 B
16 16 水田 女 好き 嫌い 12 5 5 D
17 17 斉藤 女 嫌い 嫌い 8 8 7 C
18 18 柳瀬 女 嫌い 嫌い 8 7 12 C
19 19 佐藤 女 嫌い 嫌い 12 7 7 B
20 20 馬原 女 嫌い 嫌い 15 9 7 D
[1] "data.frame"
(統計1男 <- subset(指導法データ, sex=="男")$stat_test1)
(統計1女 <- subset(指導法データ, sex=="女")$stat_test1)
[1] 6 10 6 10 5 3 5 9 3 3
[1] 11 6 11 9 7 5 8 7 7 9
母分散が等しいことを前提としているので,2群の分散が等しいことを 示す var.equal=TRUE を指定する。
t.test(統計1男, 統計1女, var.equal=TRUE)
Two Sample t-test
data: 統計1男 and 統計1女
t = -1.8429, df = 18, p-value = 0.08188
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-4.2800355 0.2800355
sample estimates:
mean of x mean of y
6 8
2群の分散が等しくないいことを 示す var.equal=FALSE を指定する。
帰無分布は同じく t-分布であるが、自由度が異なる (統計学入門,12.2.4)
t.test(統計1男, 統計1女, var.equal=FALSE)
Welch Two Sample t-test
data: 統計1男 and 統計1女
t = -1.8429, df = 16.321, p-value = 0.08359
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-4.2969668 0.2969668
sample estimates:
mean of x mean of y
6 8
3つの条件は,帰無分布が t-分布になるために必要です。
クラスA,Bの統計学のテストの平均点に有意な差があるでしょうか? 有意水準5%で検定を行ってください。
(クラスA <- c(54, 55, 52, 48, 50, 38, 41, 40, 53, 52))
(クラスB <- c(57, 63, 50, 60, 61, 69, 43, 58, 36, 29))
var.test(クラスA, クラスB)
[1] 54 55 52 48 50 38 41 40 53 52
[1] 57 63 50 60 61 69 43 58 36 29
F test to compare two variances
data: クラスA and クラスB
F = 0.24157, num df = 9, denom df = 9, p-value = 0.04588
alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
95 percent confidence interval:
0.06000201 0.97255026
sample estimates:
ratio of variances
0.2415677
独立な2群 or 対応のない2群: 例えば30人の被験者を,ランダムに2群に分た場合
対応のある2群: 同じ人の2種類のデータ。対応付られた2人ごとのデータ。
統計テスト1の得点を ( X_1 ), 統計テスト2の得点を ( X_2 ), 対応する得点差を ( D = X_2 - X_1 ), とすると,それらの標本平 均にたいし,下式が成り立つ:
[ \bar{D} = \bar{X}2 - \bar{X}1 ]
得点差の標本平均の計算
指導法データ <- read.csv("data/shidouhouU8.csv")
(統計テスト1 <- 指導法データ$stat_test1)
(統計テスト2 <- 指導法データ$stat_test2)
(変化量 <- 統計テスト2 - 統計テスト1)
c(mean(統計テスト2) - mean(統計テスト1), mean(変化量))
[1] 6 10 6 10 5 3 5 9 3 3 11 6 11 9 7 5 8 7 7 9
[1] 10 13 8 15 8 6 9 10 7 3 18 14 18 11 12 5 7 12 7 7
[1] 4 3 2 5 3 3 4 1 4 0 7 8 7 2 5 0 -1 5 0 -2
[1] 3 3
得点差の標本平均が従がう分布
例題:
「指導法データ」の統計テスト1と統計テスト2の得点について、指導 の前後で統計テストの得点が変化したといえるでしょうか。有意水準 5%、両側検定で検定してください。
t.test(変化量)
One Sample t-test
data: 変化量
t = 4.8399, df = 19, p-value = 0.0001138
alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
95 percent confidence interval:
1.702645 4.297355
sample estimates:
mean of x
3
#+begin_src R :session t :results output :exports both
Webclassの出席
カメラがない人
出席確認時は、カメラの影像か学生証の画像にしてください。
1. [関連ページ](#orgb8843ac)
期末試験は,この中から出題しようかなと考えています。参考にしてく ださい。微分方程式の問題を出題する時には,試験中に解説をおこないま す。
https://drive.google.com/drive/folders/1ZlRaMRcTRqtnPc2VFDQPnMvcRAyHUoc-?usp=sharing
レポートの作成は,理解していることと理解していないことをまず把握し, 理解していないことを理解することが目的です。
計算問題は,計算過程を必ず書いてください。答えだけ書いてあっても 無評価です。
最初は,自分でやってください。教科書を見ながらでかまいません。 何のためにやっているのか,把握してください。
答え合わせをして,間違った箇所を修正してください。 自分の理解できていない箇所を把握することが大切です。
理解できなかった箇所は,調べてください。 修正,加筆した箇所は,わかるようにしてください。
それでもできなかったは,そのまま白紙でだしてください。
提出時の,自分の理解度を S, A, B, C, D で評価してください。
採点済みのレポートの写真をスキャンアプリを使って撮り,Webクラスでレ ポート提出してください。
巻末練習問題の1~3節の全問
アンケートから
対数微分を理解することができました。
対数を取る微分の計算の手法
加法定理を導くこと
指数関数、対数関数
基本的に理解できた
sin(x)の微分がどうしてできるか
公式の証明
1/√(x2+a)の積分式における台数Tの取り方が面白いと思いました
log や e を含む微分について以前より理解が深まった。
対数関数の微分
単純に途中計算がよく理解できなかったからゆっくり復習したい
部分微分のところでわからないところがあった。
三角関数について私の理解が少し追いつきづらかったです
三角関数とグラフを組み合わせて考えること。
講義アンケートまとめ 確率統計2021 - masayuki054's diary
具体的な数値、データを用いた計算を示していただけるとより詳細な理 解が期待できると思います。
講義の進行速度が、とても良いと思いました。
先週のWebクラスでの出席を押し忘れていました、先週のアンケートでも 出したのですが、可能なら訂正をお願いしたいです。
過去問の解答解説が欲しい
期末テストに持ち込むことができるものは何ですか?
確率分布などを式で考えようとすると、難しいんだなと感じた。白玉と 赤玉のような分かりやすい具体例があるとなんとなく捉えやすいなと思っ た。
もう少し字を大きく書いていただけるとありがたいです。
期末テスト用の追加の演習問題等はありますか。
過去問に関してですが、答えとまでは望まないのでヒントが欲しいです
多次元の確率計算の概要がわかった
確率分布関数について理解できました。
具体的な図を使った考え方
多次元確率分布における周辺確率密度関数など
離散型と連続型は観点が違うこと。
多変数の確率分布
2変数になったときは、それぞれのかけ算で確率が決まること。2次元離散 型の確率変数の確率分布の表の作り方とその構造について。
独立2次元標準正規分布を具体的に玉の色と番号を使って考えるのはわかりやすかったです。
変数が独立なら確率は積で表せること
多項分布
実際の数値を用いた計算ができるか心配。
積分とかΣを使った説明
Σ-1とかの記号の意味がよく分からなかった。
多次元配列が文字がたくさん出てきて難しいと思った。
関数の分類と行列
多次元正規分布の多変数のときの式の意味がつかめなかった。
独立2次元標準正規分布を関数(式)で考えるのは難しかったです。
共分散行列
今回、対面授業でとても良かったです。これからも普通の講義のときはでき るだけ対面でお願いしたいです。
5月12日の板書がGoogleドライブにアップロードされていないのですが、仕 様ですか?
復習がわかりやすいと思いました。
講義の初めにその日の講義の目標を教えてほしい。
対面で行うと、授業の分からなかった部分の復習をしにくいと感じた。
今回みたく板書の量が多い場合には対面の方がありがたいです。 もしグラ フが必要な時には先生のPC画面をスクリーンに映すなどすれば対応できると 思います。
オンラインの時のほうが、今何を説明しているか次何を説明するのかが一目 でわかるので講義の内容が理解しやすかった。 私は今後もオンラインでお 願いしたい。
講義中、テストの話題をお話されていましたがテストはある のですか? シラバスには記されていなかったのですが。
最終日に期末試験を実施しようと思います。
昨年の期末試験は,exam2020 - Google ドライブ にあります。
期末試験の形式について知りたい、現状どの範囲が筆記で出るかわからない
分かりやすく板書していただいていると思うのですが、式が複雑に見えるこ とが多いです。なので、何の値(式)がどのことを指しているのかを分かり やすく書いていただけるとありがたいです。
やはりRの内容以外は対面が集中しやすくてやりやすいなとおまいました。
講義の進行速度がちょうどよいと思います
平均と分散、二項定理の関係を見て、二項定理が重要なものだと改めて実感 しました。
一様分布と二項分布の期待値と分散
確率分布の平均と分散のところの式の考え方について。
様々な確率分布
二項分布について理解できました
webclassの出席確認で、6/9の休講の分が残っており欠席扱いになってしまっ ているため対応してもらいたい。
オンライン授業の環境が完璧であり、Rが終わった後でもオンラインを継続 するか対面とオンラインを各自選ぶやり方でもいいと思う。
これからもオンラインでもいいです。
対応する教科書のページを書くとより分かりやすくなると思う
授業のアーカイブを残してほしい
対面のほうがいいです
時間どおりに授業が終わってくれるととてもありがたいです。よろしくおねがいします
先生のやりたい講義方法で大丈夫です。回数を重ねるごとにオンラインでの 講義が受けやすくなっていてありがたいです。
オンライン授業の継続が良いと思います
6月9日は補講日で休講だったと思うのですが、出席があり、欠席扱いになっ ているのが気になるのですが、どうなるのでしょうか?
授業終了時刻を守ってほしい
Rでおこなったプログラムはどこに提出すればよいのですか。
今日の質問への返事で気づきましたが、自分もウェブクラスの3回目の講義 が欠席になっていたので、できれば修正をお願いしたいです。その日、初め てのRの講義で、私が残って質問を行った時に、一応出席ボタンを忘れた旨 を話したと思うのですが・・・
オンラインのほうが、様々なサイトを見せながら説明してくださるので対面 よりも分かりやすかった。
来週からも引き続きオンラインだと非常にありがたいです。
Rについて学ぶのはオンラインでも良いのですが、確率についての講義は対 面に戻してもらいたいです。机が狭くて、パソコンのそばでノートを取るこ とが難しいためです。
今日の出席確認でwebclassの起動ができず、出席ボタンが押せませんでした。 対処お願いします。
最近になってwebclassが起動できないことが多くあります。これは、僕のパ ソコンの問題なのかよく分かっていません。すみません。
授業スピードが早すぎないのでいいと思います。
課題はテキストファイルということでしたが、他のファイル形式で保存し ている場合はそのまま提出しても大丈夫でしょうか(.ipynb形式とか)。直さ なければいけないようでしたら今後は別の形式で作業することにします。
馬に蹴られる確率が印象に残った。
確率分布のグラフの出し方
ポアソン分布について
二項分布からもできるということ。
ポアソン分布が二項定理の近似であるということ
ポアソン分布など
ポアソン分布について分かった
計算式が多く出てきて少し理解に時間がかかった。
ポアソン分布と指数分布の違い。
正規分布に関して復習が必要
ほぼすべて
連続型の正規分布について
Exp(lambda)(x) = lambda exp(-lambda x)が実行できなかった。
全体的に前回の内容がわからなかったので理解できなかった。
式の説明の理解が難しかったです
指数分布がよくわからなかった
確率統計学の基本的な部分への理解が足りていなくて所々の計算がわからなかった
分布の詳しい説明
記号の意味が少し捉えるのが難しかった。
一様分布について
講義の録画を復習として視聴したいのですが可能ですか?
オンラインの進め方がとても分かりやすくなりました。
Rのプログラムをコピーして貼るみたいな事を言ってましたが、そうすると 文字化けしてダメです。何とかしようにもどうもできません。なのでコピー したものをメモ帳に貼って提出する方法にするべきだと思います。
メモ帳に貼る方法をイメージしていました。
この時期には難しいかもしれないが、やはり個人的にはRも普通の講義も対面でやりたい。
R を使わないときは,対面も考えています。
授業内容をもう少しわかりやすくしてほしい。
dbinom(20,50,0.5)の20, 50, 0.5が何なのか知りたいです。
成功確率が0.5の試行を50回行なって,20回成功する確率
自分で調べられるようになってください。
先々週(5/19)の授業課題はどうなったんですか?あと、期末試験の範囲にR についてのことは含まれますか?
R の課題はまだ出していません。各自実行してくれたことを,信用します。
R の試験は行ないません。課題は出すかも。確率統計を理解するための道 具として使ってください。
教科書と異なる文字を置いたときにはそれを言ってほしいと思いました。
生徒がソースコードを入力する時間をとってくれるとありがたいです。
今回のような方法のオンライン講義は良かったと思います。
端末室からどのようにRを実行するのか一切わからなかったのですが、端末室でないといけないことはありますか。
Rを探して実行できるようになってください。
オンライン講義が視聴できて,Rの実行環境があれば,どこでもいいです。
前回のフィードバックを反映した授業で、進行の具合も良かったと思います。 板書代わりのノートもあって理解の助けになりました。
オンデマンドが不可能ということで、これ以上の改善を求めない。
今日の授業はよかったです。
別のアンケートにも記載したのですが、ウェブクラスの3回目の出席状態の訂正をお願いいたします。
時間が足りなさそうなので、アンケートは授業冒頭で回答するよりも、学生 に目を通させるようにしたほうがいいと思いました。
はい,質問要望意見のところだけ。
先生が画面共有で表示した教科書の画像が、自分が持ってる教科書と違っていたのが気になりました。
今後出る課題は、今までの授業コンテンツ内にあった課題をすべて一気に提 出する形になるのでしょうか?また、Rに関する授業は対面でやる場合はす べて端末室で行われるのでしょうか?
今迄のRの内容は,課題にはしません。確率分布に関する計算やグラフ描 画を課題にすることにしました。
Rを使う場合,オンラインにしようと思っています。
前回よりも講義内のやることがわかりやすくGithubに示されていて良いと思 いました。課題のて提出フォームを早めに作って欲しいです。
Rはテストに出るのですか。また課題はどのように提出すればよいのですか。
プログラミングは試験には出しません。あくまでも理解を深める,計算を 助ける道具としてください。
課題どうしようかまだ悩んでいます。すみません。
前回ncolumnが出来ませんでしたが、ncolで出来ました。
ファイルによってエラーが起きることがある
それぞれの関数のより詳細な内容
グラフの表示のさせ方がわからなかった。 私の環境だとなぜかグラフが表 示されないし、エラーが出ることが多かった。
zoomが途中で落ちてあまり集中できませんでした。
iris
データの文字列化がよくわからなかった。
コマンドがどのような働きをするのか、まだ全てを理解できていない。
何を話したいのか、どこの何を説明してるのかが分からなかった
クラスの使い方が今一つ理解できていない。今までCやpython、javaをやっ てきたが、いずれの言語もRとは少し違う気がするのでRの操作に慣れていな い。
前回も思ったことだがsetwd()の中身には、どのファイル(例えばRのおいて あるファイルとか)を書けばよいのか分からなかった。
Rで実行したプログラムの保存方法
iris
zoom二回目の内容
Rの細かいところ
講義のスピードをもう少し上げればいいと思いました
オンラインの講義も良いと感じました
irisを使えなかったのが今後において不安ではある。一応、もう一度Rをイ ンストールしたりして、何度か色々な方法を試してみたいと思うが、正直で きるか不安である。
講義内で今何をしているかがわかりづらいことと、自分と環境が違っていて 画面の見方がよくわからなかったので、最初に詳しく説明するといいと思い ます。
一つの話をするために,いくつかの資料をいったりきたりすろことがあり ます。そのやり方のためでしょうか?
環境の違いはしょうがないので,ただ真似するのではなく,自分の環境で のプログラミングに翻訳して理解してください。
画面の見方については説明したつもりですが。。。
第二章のncolumnのコマンドが実行できませんでした。また、初回のオンラ イン講義のプログラムの提出はどのようにすれば良いですか。
おかしくなったプログラムとその結果を貼り付けて,質問できるサイトを 作ろうと思います。
コンソールをコピペしたものを提出してもらうと考えていました。
もしも来週以降もオンラインになるようなら、オンデマンド形式のほうが学 びやすいと感じた。分からなかったら巻き戻れるしあれ?と感じたら止めて じっくり考えられるので受講生にとってはこちらの方がありがたいです。
課題についてですが、Rに書いたプログラムをコピーしてメモ帳に貼ると言 う方法でも大丈夫でしょうか。もし、そうでないと課題の提出は厳しいかと 思われます。
オンデマンド型の方が学生のペースでやることが出来ていいと思った。 画 面共有されている状態だと見ながらRを実行しづらかった。
初めてのRの学習なので、授業中では理解しきれないので、教科書やサイト を見ながら、少しずつ進めています。 課題や実行結果の提出は、期間を長 めにとっていただけると幸いです。
画面共有でプログラムを解説する方法だと、別でモニターがある人は問題な いですが、画面が一つしかない人は授業を聞きながら同時にプログラムを書 くのは大変ではないかと思います。多少間を置くなどしていただけると良い と思います。 また打ち込んだプログラムを提出する際にどの形式で提出(保 存)すればよいでしょうか。
説明を聞く時間と,プログラムを入力実行する時間を分けましょう。
僕は,自分でできるスピードで進めてしまいます。すみません。気を付け ます。
テキスト形式で,Webclass に提出を考えています。
マイクをオフにし忘れて暗記中の自分の声が聞こえてしまっていてすみませんでした。
生徒と同じ環境で実行してほしいです。
同じ実行環境で入力し,その結果をたしかめたものをお見せしています。
もう一度,Rコンソールに打ち込めということでしょうか?
遠隔授業が続く場合の要望として、授業の形式をオンデマンド型に統一して 欲しいです。リアルタイム型の授業では、先生の解説を聞き逃してしまう可 能性もあり、解説と同時に自分で実行してみるということが難しいと感じま す。後で授業の録画を視聴し直すというのであれば最初からオンデマンド型 で実施する方が効率が良いと考えます。オンデマンド型であれば、自分の好 きなタイミングで動画を停止できるため、解説と並行して自分で実行するこ とができ、理解を深めやすいです。分からなければ繰り返し視聴することが できるため、インプットとアウトプットの効率がかなり良いと考えています。 ご検討宜しくお願いします。
今回で遠隔は終わりかもしれませんが、リアルタイムで講義をしてくれてあ りがとうございました。 zoomで講義を再開するのかしないのか分かりづら く、友達に教えてもらって再開したことに気づいたので、そこは改善してい ただけると助かります。
お忙しいところ恐縮ですが、事前に試験的にzoomなどのオンライン授業のた めのアプリケーションを使用していただいて、授業当日は途中で切れること なく、スムーズに進行していただきたいです。
どのように進めていくのか明確にしていただけると幸いです。
「zoomの再開ができません」というメッセージが来たので、今日の講義は自 習形式になったと勘違いしてしまいました。 zoom講義の再開に向けて作業 している、といったような文を付け加えて頂けると、誤解が生じなくてよかっ たかもしれません。
保存方法は、テキストファイルにコピーするのか、それともほかの方法をを するのか分からないので教えてほしい。
今回講義が途中で切れてしまったので、進行や理解度は低いです。後半再開 したときメッセージに気づけなくて参加できずすみませんでした。
途中で切れたりしてわかりづらいです。
zoomではなくwebexを使用するともっとスムーズに授業が進行できるのではないかと思った。
課題の範囲を明確に示してほしかったです。
黒板向きでお話されるので、聞き取りにくい受講生がいるのかなと思いました。 |
確率に関するさまざまな関数について理解できた。
くじを引く順番は当たりやすさに影響しないこと
確率を面積で表せることを理解した
確率をグラフにして求められること。
前回分からなかったベイズの定理が理解できたこと
ベイズの定理の具体例、確率変数や確率分布の内容が大体理解できた。
罹っているか罹っていないかの検査の割合の時に、数字を一見すると過ご す精度が良さそうだったが、間違って診断した人の中で罹っていない人の 割合が意外と高くて計算の大切さを知った。
事前確率やベイズの定理
確率的挙動を確率分布関数として扱うという認識を改める必要があると思っ た。 前回のベイズ定理を実践的な例で確認することができた。
確率密度関数や分布関数はどういった場面で使うのか
積分を使ったグラフのところが理解できませんでした
確率密度関数の使い方
k-直列、k-並列で、確率の等式変形の意味を掴めなかったので復習したい。
まだあんまり数式が自分の知ってる高校で習った数式と結びつきずらい。
板書に書かれたことで、確率設定がまばらになっている時があり、各事象 の排反と独立の関係性を理解することが難しかった。
黒板向きでお話されるので、聞き取りにくい受講生がいるのかなと思いました。
授業スピードは今回ぐらいがいいと思います!
オンライン授業か対面授業か各自が選択できると良いと思います。
例題をもう少し増やしてほしいです
もう少し授業のペースを上げれば、細かいところも説明できるのではないか と思いました。
内容の難易度的に少し早く感じる部分はありますが、進行スピード自体は普 通か少し遅めくらいだと思います。 説明の際に関連する内容を追加で説明 していただけるのはありがたいですが、どの部分を説明しているのかが分か らなくならないようにもう少し板書を増やしていただけると嬉しいです(自 分の理解力不足もありますが…)
数式だけじゃなくて数字も入れてくれて直感的にわかるので理解しやすかっ た。
講義後にブログのノート・教科書を読み返して感じたことですが、1.7.2で 扱ったシステムの故障確立に関して、板書の表記では正常である確率と故障 する確率が逆に記載されていた。pの定義を今一度確認して正確な解説を公 表していただきたい。
7月28日に、対面で、期末試験を行ないます。
出題範囲は、教科書1、2、3章です。
Rに関する内容はありません。
教科書とレポート用紙2枚のメモを持ち込み可にしようと思います。
昨年度の期末試験問題 exam2020 - Google ドライブ です。
Introduction to Programming Language R の Rの基礎 (3)の下記の節:
れぞれ課題をおこない,正しい結果が得られることを確認し, ソースプログラムを Webclass に提出してください。
Rにより,複数のパラメーターにたいし下記の分布のグラフを描き, 一つの pdfにまとめ,提出してください。
出題問題数が変更になりました
演習問題の以下の問題: