大学教育の質の保証・向上ならびに 電子化及びオープンアクセスの推進の観点から 学校教育法第百十三条に基づき、 教育研究活動の状況を公表しています。
第百十三条 大学は、教育研究の成果の普及及び活用の促進に資するため、その教育研究活動の状況を公表するものとする。
A.1.講義の再話 検査において全数検査は負担が大きく、抜取検査が一般的である。 抜取検査では、中心極限定理に従って検査が行われる。 中心極限定理とは、母集団から無作為抽出した標本の分布は、母集団の法則性にかかわらず正規分布になるという定理である。 これは標本数に従い正規分布に近づく。 一般的に測定は最低3回行うことが推奨されているが、その理由はこの定理によるもので回数を重ねるほど正規分布に近づくからである。 しかし、中心極限定理が適用できるのは確立を前提としており、測定誤差などの人為的な誤差は無視されることを留意する必要がある。 2.発表の要旨 演題:20歳男性の平均体重と標準偏差 グループ名:右前 メンバー:栗原大祐、佐藤大斗、佐々木龍亜、日下稜太、杉山大治朗、神田○○(写真見切れにより名不明) 自分の役割:調査、方法論、ソフトウェア 20歳男性を選択した。 平均体重は57.0 kg、標準偏差は8.8だった。 これをスクリプトに代入し、母数を変えて実行してヒストグラムがどのように変化するかを検証した。 結果母数を大きくすると、57 kg付近の値が増えるのが分かった。 3.復習 ワークショップで使用したスクリプトを用いて追加検証を行った。 ワークショップで見られたヒストグラムは正規分布のような対称性を持った形をとらなかった。 そこで、母数が増えるとヒストグラムの形がどのように変化するかを検証した。 母数100000以上では20以下の階級幅が僅かながら現れるようになった。 母数10000000以上で90以上の階級幅が現れるようになった。 また、50と60の階級幅が半数を占めるようになり、ヒストグラム全体の形が先鋭化しているのが確認できた。 以上より、このスクリプトにおいて母数が増加すると、平均値付近の値が増加し、階級幅の上限と下限が広がりやすくなることが分かった。
A.https://photos.google.com/u/1/photo/AF1QipOodwNpHmCVDpSpNxoOmke88EYCsBBmkdzK71Ow
A.【講義の再話】 データとは論文や報告書の論拠となる共有できる情報である。このことからデータの信頼性が保たれているか、保たれていないかによってこのデータが本当に信頼に値するか、そうでないのかしっかりと見極める必要があることが分かる。データの検出には誤差がつきものであり、検査や測定の際実験者の影響なども関与することから公差を設計の時点から考慮しておく必要がある。 【発表の要旨】 20歳男性の平均体重およびその標準偏差をもとにヒストグラムを作成した。これの母数を10、100、1000、10000と変えてヒストグラムの形がどう変わるのか確かめた。 【復習の内容】 私たちのグループでは20歳男性の平均体重およびその標準偏差をもとにヒストグラムを作成した。 20歳男性平均体重57.0㎏標準偏差8.8 母数が10のときでは、データの数が足らないためヒストグラムのグラフにデータが検出されていない部分がみられた。そのためプログラムコードのスタートボタンを複数回押すと毎回異なった形をしたヒストグラムを得た。 母数が100のとき、ヒストグラムのグラフは平均値のときが一番高くなるようにして平均値から遠ざかると値が小さくなっているヒストグラムが得られた。 母数が1000のとき、100のときに比べ、y軸の高低差が大きく出たようなヒストグラムの形が得られた。 母数が10000のとき、平均値部分にたくさんのデータが集まったようなヒストグラムの形が得られた。
A.20歳の男性の体重のヒストグラムを作成した。 平均は57kg、標準偏差は8.8であった。 母数を10,100,1000,10000と変えると、正規分布に近づいた。
A.【講義の再話】 ヒストグラムについて学びました。 【発表の要旨】 ひょうほんを選び、母数などを変えたりしてヒストグラムがどう変化するのかかんがえました。 【復習の内容】 女性20歳、性別を女性とし、pythonコードの母平均に平均身長158.6、母標準偏差に標準偏差4.2、母数に100を代入した正規乱数のヒストグラムをノートブックで作成した。
A.ヒストグラム 中心極限定理 実験は最低3回はやることで正規分布に近づいていく グループ名 無し 出澤一馬 佐藤百恵 20歳 男 平均身長 母数1000のヒストグラムを図示した 役割 概念化 可視化 男性 二十歳 身長 母数10,100,1000,10000でヒストグラムを示した。
A.再話 品質管理には、計測と測定が欠かせなく、これらは質的データと量的データに分類される。データは論文や報告書の論拠となる共有できる情報である。データを可視化するためにはヒストグラムがあり、ヒストグラムの書き方を学ぶ。 発表の要旨 演題:正規乱数のヒストグラムを書こう。 20歳男性の身長についてのデータを使った。 平均値は170.2 cm、標準偏差は6.8だった。これをもとに分母を10,100,1000,10000の四通りで試すと、母数が大きくなるほど平均値の値が伸びて身長の大きさの範囲も大きくなっていった。190cmでのデータは少なかったが、母数を大きくしていくと出てきた。逆に、身長150cmのデータは母数を大きくしていくと少なくなっていった。
A.
A.colabより10、100、1000、10000と変えると、中央に値がそろうことがわかった。母数が少ないとランダムに測定した結果がばらばらであったが、母数が増えると複数回グラフをつくっても、中央に値がよることが確認できた。
A.データがバラツキがあるものだということを学びました。 colabを用いて21歳女性の身長をまとめた。 ヒストグラムをつくり、標準偏差などを求めた。
A.再話:品質管理には計測と測定が欠かせなく、この仕組みは質的データと量的データで分類される。データとは、論文や報告書の論拠となる共有できる情報であり、数値の表現や誤差についても学習した。データを可視化するためにヒストグラムといった方法があり、このヒストグラムの書き方を学びました。 発表の要旨 題材:正規乱数のヒストグラムを描こう チーム名:height メンバー:?根澤颯太、斎藤滉平、佐々木渉太、大石懐、川口倖明 役職:調査 復習の内容:20歳男性の身長についてデータを出しました。 平均値は170.2cm、標準偏差は6.8でした。これをもとに母数を10.100.1000.10000の4通りで試しました。 母数を大きくしていくほどに平均値の値が伸びて身長の大きさの範囲も大きくなっていった。190cmでのデータは少なかったが、母数を大きくしていくとでてきた。逆に、150cmの値のデータは母数を大きくしていくと少なくなっていった。
A.品質にはばらつきがでるものなので検査を行う必要がある。しかしすべての製品に破壊検査を行うわけにはいかないので、標本調査を行う費用がある。そうして得られたデータを確率分布やヒストグラムによって分析を行う必要がある。 演題:正規乱数のヒストグラムを描こう グループ名:チーム20歳 共著 加藤星 菊池玲乃 小泉まい 樫本裕希 濱田桃華 自分の役割:概念化 目的は分析に用いられる正規乱数のヒストグラムを描くこと。 方法はGoogleColabに20歳女性体重の平均値を母平均、標準偏差を母標準偏差とし、母数を10,100,1000,10000と変えて、ヒストグラムの形がどう変わるか確かめた。 結果は「https://colab.research.google.com/drive/1EuWp6rj3t7b0QphvcXfjcFuWXGVj-PWZ?userstoinvite=t212071%40st.yamagata-u.ac.jp&actionButton=1」のように変化した。 復習 正規乱数のヒストグラムは分母を10とすると規則性のない形となり、100とすると両端と中央が盛り上がった形となり、1000とすると中央が盛り上がった形となり10000とすると、よりとがった中央が盛り上がった形となった。
A.[発表の要旨] 私たちのグループでは、20歳女性の平均身長と標準偏差に着目し、ヒストグラムの形について調べた。 データをそのまま用いた際、ヒストグラムは離れて2つ存在していた。母数を増やしたとき、一般型のヒストグラムの形に変化していくことを確認した。
A.標準偏差は6.1、平均値は168.7cmであった。 母数が10のときは全体的に広がっていたが、母数が100以降は165~170cmが一番多かった。
A.データとは、論文や報告書の論拠となる共有できる情報であることが分かった。 25歳女性の身長体重から、正規乱数のヒストグラムを書いた。
A.正規乱数のヒストグラムを描いた。21歳女性の平均身長158.7センチ、標準偏差5.6を調べた。母数100の場合、155~165センチの人数が多かったが、母数1000の場合は155~160が多く、ほぼ158くらいで線対称の形になった。
A.【講義の再話】 中心極限定理は最低3回測定すれば利用することができる。 【発表の要旨】 演題「正規乱数のヒストグラムを描こう」、グループ名「21歳男性」、共著者名「富樫聖斗、新井駆、金子るみ、滋野玲音」、自身の役割「指導」 男性21歳の体重の平均値および標準偏差をデータから読み取りColaboで母数を10,100,1000と変えた場合のヒストグラムについて書き写し、その違いについて発表することにした。 【復習の内容】 年齢:21歳 性別:男性 日本人男性の体重:64.8kg 標準偏差:13.9 上記の条件のもと、母数を10、100、1000、10000と変えると、ヒストグラムの形が変わったことを確認した。
A.私たちのグループでは、20歳男性の体重を選択しました 母数は10000です
A.・講義の再話 第9回の講義では、統計で使う分布関数とその性質について学習しました。データとは、論文や報告書の論拠となる共有できる情報であり、数値の表現や誤差についても学習しました。また、確率変数、確率分布について学習し、全数調査、標本調査における母平均、標本平均について理解しました。 ・発表の要旨 演題:正規乱数のヒストグラムについて グループ名:長田タクシー 共著者名:山崎光大,平野一真 役割:調査 20歳男性の身長を例にとり,指定されたpythonコードをもとにヒストグラムを作成しました.母数が増えるにつれてヒストグラムの山となる部分が平均値に集中することがわかりました. ・復習の内容 20歳男性の平均身長は170.2cm,標準偏差は6.8でした. 母数を10,100,1000,10000と変えると,ヒストグラムの形が,山が平均値に集中するように変化しました.
A.【講義の再話】 品質管理を行う上でデータを取ることは非常に重要であり、データを可視化することで誤差や変化を視覚で判断することが出来ると学んだ。ヒストグラムはデータの可視化を行う事が出来る。 【発表の要旨】 グループ名 20歳男性体重 メンバー 小川駿太 小河詢平 丹野覚佑 鈴木郁磨 関馨太 Colabにて2019年、男性、20歳、体重57.0 kg、標準偏差8.8、母数10000でヒストグラムの作成をして、提出用紙にグラフを写した。 【復習の内容】 colabにて以下の条件でヒストグラムの作成を行った。 対象年:2019年 年齢:20歳 性別:男性 平均体重:57.0 標準偏差:8.8 母数:10000
A.私たちのグループでは,20歳の男性の身長に関するヒストグラムを作成した. 身長の標準偏差を6.8, 平均170.2,母数12 としてヒストグラムを作成し,下記に添付したグラフののようになった.
A.20歳男性の体重についてヒストグラムの図を書きました。
A.20代の女性の体重について調べました。正規乱数の母数が10の時は偏りが大きく、傾向が見られなかったですが、母数をより大きくしたとき、傾向がよく見られ、平均値に向かって山の頂点が向かっていることを確認しました。
A.20歳女性の体重についてのヒストグラムを作成した。平均49.0kg、母数10000で作成した。 49.0kg付近になるにしたがって傾きが急になる山型のヒストグラムとなった。 作成結果を下のリンクから閲覧できるヒストグラムに示した。 https://ecsylms1.kj.yamagata-u.ac.jp/webclass/course.php/2353225/my-reports/download?filename=F944CB8D-6240-4312-8E7B-EB44DE50EF08.png&file=21512071-230606-150035-17df1a-b65e1d&acs_=ed5a26fe
A.話し合いの結果正規乱数は便利で、品質の信頼度を証明できるが、母数が必要で、実験精度もひつようなのではとなった。
A.「講義の再話」 t分布について学んだ。 「発表の要旨」 演題:正規乱数のヒストグラムを描こう チーム名:21歳男性 メンバー:滋野玲音、富樫聖斗、篠原凛久、新井、駆、金子るみ 21歳男性の体重の平均値を64.8 kgとしたヒストグラムを作成した。 母数が大きくなるほど一様分布から正規分布になることが確認できた。 「復習の内容」 pythonを用いたヒストグラムの作成法について調べた。
A.22歳女性の身長 母数が大きくなるごとに、ヒストグラムが正規分布へと近づいていくことが確認された。
A.授業内では、主に統計学的な品質管理の手法としてQC7つ道具の1つであるヒストグラムについて学習した。 また、グループワークとして以下の内容で討論を行い、グループの結論を導いた。 このグループワークにおいて、私は調査、及び執筆-原稿作成に取り組んだ。 題目:正規乱数のヒストグラムを描こう グループ名:アクセス権限 共著者:平尾朱理、宍戸智哉、佐藤智哉 私たちは、20歳日本人男性の身長の平均値と標準偏差を調べ、平均値を母平均、標準偏差を母標準偏差として、母数を100、1000、10000と変えた時のヒストグラムの変化をcolabを用いて調べた。20歳日本人男性の平均身長は170.2 cm、標準偏差は6.8であった。ヒストグラムの形の変化は、母数が多くなるほど、より平均値に近い範囲で最頻値を取っている事がわかった。 授業時間外の取り組みとして、20歳日本人男性の体重についても平均値と標準偏差を調べ、colabを用いて平均値と標準偏差を母平均、母標準偏差として母数を変化させた時のヒストグラムの変化を調べてみた。平均値は57.0kg、標準偏差は8.8であった。この結果、ヒストグラムの形の変かは身長の時と同様の傾向が見られ、平均値と最頻値がほとんど一致して一峰性のグラフとなった。
A. データとは、論文や報告書の論拠となる共有できる情報である。 女性21歳の身長のデータを用いて、ヒストグラムを作成した。母数が大きくなるほど、ヒストグラムの形は山の様な形をとった。
A.正規乱数のヒストグラムを描いた。 正規乱数とは、正規分布に従った乱数のこと。 正規分布は平均値と標準偏差(SD)が決まると、その形が一つに決まる。実際描いた結果、一つの山があるような分布図になった。
A.20歳女性の体重を選んだ。母数を増やすごとにわかりやすい正規分布のヒストグラムに近づくことがわかった。 10.20歳女性の身長を選んだ。平均は158.6㎝で、標本数が小さくなるほどばらつきが見られ、大きくすると滑らかなグラフが観察できた。
A.再話:不適合品を出さない設計には公差が関係しているため、そこを含め覚えると良い。 発表の要旨:21歳の身長について議論し平均168.7 標準偏差6.1 母数11 という結果を得た。タイムキーパーとして発表準備を進めた。 復習の内容:上記の結果をグラフにした。全体に満遍なくではなく、平均付近に集中していることがわかった。
A.
A.中心極限定理、Χ?分布、t分布、F分布 男性一歳の身長について調べました。人数15人、平均値79.6cm、標準偏差4.7でありヒストグラムを書いた。
A.20歳男性の身長の平均を170.2、標準偏差を6.8として母数を10,100,1000,10000と変えて、ヒストグラムがどう変わるかを調べました。調べた結果、母数が増すにつれてヒストグラムの山が平均値に集中していくことがわかった。母数を増やすことでサンプルが多くなるため、より正確な値になると考えられる。
A.ある確定した確率の元で、偶然的に表れる変数を確率変数と呼ぶ。 特に、サイコロの目のような離散的な確率変数についての 確率分布を離散分布または離散確率分布と呼ぶ。 一方、実数で表される連続的な確率変数に対する 確率分布を連続分布あるいは連続確率分布と呼ぶ。 私たちのグループは20歳男性、日本人の身長でヒストグラムを作った。平均を170.2㎝、標準偏差を6.8、母数を10000とした。母数を増やしていくとだんだん平均値に山が寄っていくことが分かった。
A.講義の再話 商品がばらつくときの統計方法やばらつきの傾向について学ぶことができた。 発表の要旨 グループ名:21歳男性 共著者名:富樫聖斗、篠原凛久、滋野玲音、金子るみ 私たちのグループでは、21歳男性の平均体重について調査した。21歳男性の母平均は64.8、母標準偏差は13.9であった。 復習の内容 ヒストグラムは、母数を大きくするにつれて一峰性が明確に出ることが分かった。また、最頻値は母平均を含む集団であった。
A.講義の再話 品質は誤差によりばらつくので、関数を用いて分布や確率密度を可視化する。中心極限定理では、母集団がいかなる場合でも、正規分布となる。 発表の要旨 グループ名:21歳男性 共著者名:新井駆、篠原凛久、滋野玲音、金子るみ 21歳男性の体重のヒストグラムを作成した。 対象年は2019年、平均体重は64.8 kg、標準偏差は13.9である。 復習の内容 男性の21歳の体重のヒストグラムを作成した。 対象年は2019年、平均体重は64.8 kg、標準偏差は13.9である。 母数を10から10000に増やしていくにつれ、正規分布の形に近づいた。
A.[正規乱数のヒストグラムを描こう] 私達のグループは以下の条件でヒストグラムを作成しました。 作製グラフ:身長 年齢:20 性別:男性 標準偏差:6.8 平均:170.2 母数12 この条件でのグラフは少し特殊な形になりましたが、条件を正確に表していました。 C1EF4239-EE64-47BB-8B7A-A8D27476B5C7.jpeg
A.私たちの班では条件の正規分布ヒストグラムの母数を10、100、1000と変更し各三回ずつプログラムを実行し結果を比較しました。 母数の増加により、表示されるグラフの見た目上の形状は大きく異なっていたことから、試行回数の大切さを改めて痛感し、学生実験においても他班の情報収集などを積極的に行い精度を向上させてく所存です。 Python(colab)で作成したColab ノートブックに関してですが,以前作製したノートブック上で作成しているため、そちらをご確認ください。 https://colab.research.google.com/drive/1e5_xREZp-mejlPU_cA1INU2SpAqj84mJ
A.
A.20歳男性の身長のヒストグラムを作成した。(平均値:170.2、標準偏差:6.8、母数:12)
A.
A.・図形と関数を大きく三種類紹介する。逆ネルンスト式は電池の充放電曲線で現れる。正規分布関数は確率統計で多用され、品質管理において非常に重要である。また確率曲線も存在する。 ・私たちの班はPhthonで数値を入力し、正規分布のヒストグラムを作成した。 ・よく使う確率分布について復習した。連続分布には正規分布やt-分布があり、母平均の区間推定などに使われる。離散分布にはポアソン分布、力学にはフェルミ分布などがある。他にもワイブル分布などもよく使われる。
A.分析をするために着目するところについての話。 資料作成係 中島 飯塚 小池 今回のグループワークでは18歳における身長の分布について調べて正規分布を作製した。 18歳における身長の分布では母数が大きくなるにつれて標準身長を頂点にピラミッド型になっていることがわかった。
A.
A.測定値などを表す数字のうちで、位取りを示すだけの0を除いた、意味のある数字を有効数字と言う。 たとえば、1.234g±0.012gという測定結果があり、これを 不確かさ を無視して1つの値y=1.234gとして表すことを考える。 不確かさ を考慮した値はおおむね1.222g?1.246gの範囲にあると考えられる
A.CV「電気化学分析」 電位を物理的に制御しながら電流を測定する。 電極の電位を変化させ、遷移金属錯体をはじめとした分子と電極との電子のやり取りを測定できる。 校正は1年に1回行われ、電極電位は内部標準として用いたフェロセンの酸化還元標準電位を基準として校正される。 CVの価格帯は500万円?1000万円である。 納期改善の候補として、集めにくい部品は早めに発注することや、余裕をのある生産計画をすることが挙げられる。 品質改善の候補として、添加剤の選択、組み合わせ及び濃度管理を徹底することが挙げられる。
A.2019年の20歳男性の体重について調べました。 平均体重は57.0kgでしたが、母数を1000から減らしていくと、体重が50?60付近に多く集まることがわかり、散らばりが元々少ないことがわかりました。 20歳で57kgと知り、だいぶ軽い印象を受けました。
A.18歳男性平均身長を選んだ。 身長171.1cm、標準偏差5.2、体重61.2kg、標準偏差6.3 数値のばらつきについて分布関数で確認した。
A.再話:データは論文の根拠にも使うことができ、非常に重要な情報である。 発表の要旨 題材:正規乱数のヒストグラムを描こう メンバー:記録していなかったため不明 グループ名:記録していなかったため不明 役職:調査 復習の内容 母数を10,100,1000,10000と変えると、正規分布に近づいた。
A.20歳男性の身長の平均値を調べた。母数を増やしていけばいくほど、ヒストグラムがわかりやすく、山みたいになっていった。
A.・データをグラフに起こすと、ばらつき、偏りがはっきりと見られる。数字だけではその偏りに気がつくことができないため、グラフに可視化することが大切である。 ・25歳女性の平均身長は156.9cm, 標準偏差は4.1, 平均体重は52.4kg, 標準偏差は9.0 このデータをもとにヒストグラムを描いた。 ・データをグラフ化して見やすくするために、実際にアルバイトを通してプール利用人数を年代別にしてヒストグラムを作成する復習を行った。
A.正規乱数のヒストグラムを作成した。
A.9再話 データや数値表現,偶然誤差や系統誤差などの測定用語などを学んだ.また,分布関数や確率分布についても学んだ. 発表 Colabを用いて,母数を変えた時のヒストグラムの変化を調べよう. チーム名 アクセス権限なし 発表者 佐藤智哉 メンバー 平尾朱里 大堀颯斗 宍戸智哉 Colabを用いて,20歳男性の平均身長について,母数を変えた時にヒストグラムがどのように変化するかを議論した. 復習 私は20歳・男性の身長の平均値を調べた.母数を100、1,000、10,000と変えてヒストグラムがどう変化するかを確かめた結果,母数が減るほど最頻値の値が平均値からずれることが分かった.
A.[再話] サイコロを振ったときのヒストグラムは正規分布になる。 [発表] 女性の20歳の身長のヒストグラムを作った。 [復習] 女性の二十歳の身長のヒストグラムを表示させた。平均が158.6で標準偏差が4.2で母数を調査数の14とそれから1000,10000と変化させた。1000や10000に変化させたとき、ヒストグラムの形が正規分布の形に近くなった。
A.母数を大きくさせるほど中央値の人数多くなることが分かった
A.21歳男性の身長を選んだ。 ランダムに母数10でヒストグラムを作成した場合、何度かやり直しても分布がバラバラになるが、100、1000、1000と母数を増やしていくと、次第に中央の値よりにまとまって行くことが確認できた。
A.母数が10から10000になるにつれ、平均に近い値が多くなり、山型のヒストグラムが得られるようになりました。
A.私は二十歳男性を選び、母数を10,100,1000,10000と変えてヒストグラムを作りました。分母の数を多くしていくほど、ヒストグラムの形が山のようになり、ヒストグラムの中央に近づくほど数が多く、ヒストグラムの端に行くほど数が小さくなった。また分母が小さいとある範囲内に値がなく、とびとびのヒストグラムになった。また、母数が大きくなるにつれ範囲が大きくなった。
A.20歳の男性の体重のヒストグラムを作成した。 平均は57kg、標準偏差は8.8であった。
A.正規乱数のヒストグラムを描こう 母数が小さいとき、ヒストグラムを見てみると、両端が高く、真ん中が空いているなど、ばらつきが大きく見えた。 母数を大きくしていくと、母数が小さい時とは違って、ヒストグラムは真ん中が高く、それを頂点に山のような形になっていた。
A.データには、測定により必ず誤差が生じる。偶然誤差、系統誤差、精度、確度といったものについて考え、意味のある数字について、有効数字で表す必要がある。 母数を大きくするほど、ヒストグラムは正規分布に近い形状になると考えられる。
A.【講義の再話】品質のばらつきについて学んだ。数値の表現や有効数字などの関係で、信頼性に違いが生まれる。品質のばらつきや分布の表し方はいくつかあるが、ヒストグラムがよく使用される。 【発表の要旨】正規乱数のヒストグラムを描くことを目的として、20代男性の身長の平均値のヒストグラムを作成した。母数をランダムに変え、ヒストグラムがどう変化するかを確認し、colabで共有した。 【復習の内容】ヒストグラムを扱う上で、母数の変化による形の変化を再度確認し、それについて考えた。
A.・講義の再話 正規分布は、一般的に左右対称で平均の観測データが生じる確率が最も大きい。多くの自然現象や社会現象は正規分布に従うため、正規分布は統計学を学ぶ上で非常に重要である。 ・発表の要旨 「正規乱数のヒストグラムを描こう」、グループ名:「cm」、共著者:中島健太・佐藤雅季・飯塚琢朗、役割:可視化 統計サイトから18歳の男性を選び、身長の平均値と標準偏差をそれぞれ母平均、母標準偏差とし、母数を変えて、ヒストグラムの形の変化を確かめた。 サイトのデータでは、18歳の男性19人の平均身長は171.1cm、標準偏差が5.2であった。 母集団を変えていったところ、サンプルサイズが10のときは十分なデータ点が含まれず、データの分布が正確に示されなかったが、10000では歪みの少ない正常なデータを確認することができた。 ・復習の内容 統計サイトから18歳の男性を選び、身長の平均値と標準偏差をそれぞれ母平均、母標準偏差とし、母数を10、100、1000、10000と変えて、ヒストグラムの形の変化を確かめた。 サイトのデータでは、18歳の男性19人の平均身長は171.1cm、標準偏差が5.2であった。 母集団を10、100、1000、10000と変えていったところ、サンプルサイズが10のときは十分なデータ点が含まれず、データの分布が正確に示されなかったが、10000では歪みの少ない正常なデータを確認することができた。
A.Pythonを用いて20代の日本人男性の平均体重と標準偏差のヒストグラムを作成した。
A.私の班では21歳男性の平均身長168.7cm標準偏差6.1というデータを使い、母数は10にしてグラフを入力しました。 同じデータで実行してもヒストグラムの形は毎回違う物になりました。母数を大きくするほど、ヒストグラムの形は中心が一番大きく恥に向かって小さくなる山のような形に一般化されていきました。
A.21歳、女性の平均身長は158.7cm 標準偏差:5.6 母数100と母数1000の時のデータを比較すると1000の方がきれいな山の形になる。
A.
A.[講義の再話] 誤差が検査や測定にかかるのに対し、公差は設計にかかる。不適合品を出さない設計をするには、研究開発段階から、公差の設計が大切である。 [発表の要旨] グループ名:kavi メンバー:清野明日美、佐々木鈴華、神山京花、有賀蘭、矢作奈々 題材:正規乱数のヒストグラムを描こう 21歳女性 身長:平均158.7㎝、標準偏差5.6 [復習の内容] colabでこのグラフを作成した。
A.今回はパイソンを使い男性一歳の平均身長におけるヒストグラムを作成しました。
A.どのようにしても様々な要因で誤差は生じてしまうが、正規分布などの外れ値に関与されにくい方法をしようすることで影響を抑えることができる。 20歳大生の体重のヒストグラムを作成したところ、母数を増やすごとにグラフが変化し、最頻値と平均値が遠ざかっていった。Conceptualization 同じ品質を保ちながらの大量生産がいかに難しいか思い知った。
A.20歳の日本人男性の体重でヒストグラムを作った。 平均値は57.0 kg ,標準偏差は8.8 母数を大きくすると平均値付近の値が増えた。
A.データや数値表現、測定信頼性と用語、分布関数と確率密度関数について学んだ 正規乱数のヒストグラムを描こう チーム名 アクセス権限なし 書記 宍戸智哉 平尾朱里 大堀颯斗 佐藤智哉 20歳男性の平均身長で行った。 170.2cm 標準偏差 5.8 講義中にアクセスバグが発生し、アカウントの権限がなくなったため講義時間外に個人的に行った。左右対称が出来た。
A.講義の再話 質的データと量的データについて学んだ。 発表の趣旨 正規乱数のヒストグラムを描こうという題で、20歳女性の平均身長についてヒストグラムを作成した。平均は158.6、標準偏差は4.2、母数は14。母数が少ないせいか、ヒストグラムの値がない範囲が出てきてとびとびのグラフになってしまった。 復習 母数を様々な数に変化させてヒストグラムの変化を見た。
A.【講義の再話】 製品のばらつきは分布関数などの統計で管理されています。分布関数や確率密度関数が実際には多く使用されています。これらを使用することでさらに正確な製造を目指し、ハイクオリティな製品を目指しています。 【発表の要旨】 正規乱数のヒストグラムを描こう、チーム20歳 私は、調査の役割を担当しました。今回は、母数を100に変えてヒストグラムの形の変化を観察しました。その結果、正規乱数のヒストグラムと比べて偏りが大きく、データにばらつきがあることが分かりました。その結果から、母数は大きい方が全体の傾向を見ることができ、偏りも小さくなるのではないかと考えました。 【復習の内容】 復習として、工芸品と工業製品の違いについて考えました。工芸品は丹精を込めて一つ一つ丁寧に作成されているのに対し、工業製品は工場で大量生産されていることが分かりました。工芸品は多少のばらつきがあっても魅力としてとらえられるのに対し、工業製品は多少のばらつきも許されないという点でも違いが出ていると感じました。
A.colabを用いて以下のデータをパイソンのコードに代入してデータを得た。 調べたデータ 年齢:20歳 性別:男性 身長における 標準偏差:6.8 平均:170.2 母数:12
A.母数を大きくすると、平均57.0キロの分布が増え、逆に少なくするとグラフにばらつきが大きくなった。
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A.女性21歳身長をヒストグラムに表す。 Sm:158.7平均 Ss:5.6標準偏差 Sn:10、100、1000それぞれ作成した。母数
A.多くの就職支援ポータルサイト(例:リクナビ、マイナビ)は、登録には一定の費用が必要であり、約500万円ほどの費用がかかる場合もある。このような高額な登録費用が必要なため、中小企業などでは登録を躊躇することがある。もし500万円の費用があるなら、人事担当者が大学などを直接訪問し、学生と直接面談するなど、より効果的な採用活動ができると考えられる。 さまざまな、いろいろな、各種の表現は基本的に論文で避けるべき用語であるため、注意が必要である。 中心極限定理は、多くの試行を繰り返す場合において、その平均値が正規分布に近づくという統計学の重要な定理である。この定理を信じることにより、手間を大幅に削減することが可能である。たとえば、3回の試行で得られたデータを用いることで、中心極限定理に基づいて正規分布を仮定することができ、統計的な分析や推論を行うことができる。中心極限定理がない場合、統計テクニックの利用が困難になる。 20歳男性の平均体重のヒストグラムを取った。 母数を大きくすればするほど正規分布の形に近づくことがわかった。 ヒストグラムについてさらに調べた。 ヒストグラムはデータの分布を視覚的に表現するためのグラフであり、データ解析や統計学的手法に広く用いられる有用なツールである。そのメリットとして、一目でデータの特徴や偏りが把握できること、外れ値の検出や異なるデータセットの分布の比較が容易に行えることが挙げられる。しかし、ビン(階級)の選択が重要であり、適切な設定がないとデータの特徴を正確に表現できない可能性がある。また、ヒストグラムはデータを階級にまとめるため、元のデータの詳細な情報が欠落することがある点にも注意が必要である。データセットのスケールの違いにも注意し、比較する際には同じスケールで表示することが望ましい。正規化を行うことで、異なるデータセットの比較がより正確になる場合もある。ヒストグラムは強力なツールであり、データの理解や分析に重要な情報を提供するが、正しい解釈と適切なビンの選択に注意して使用することが大切である。
A.21歳女性の身長でヒストグラムを作成した。 平均=158.7 標準偏差=5.6 母数を10.100.1000で比較したところ、10にしたときはグラフの隙間も多く偏りがあったが、母数を大きくしていくときれいな山型のグラフができた。ヒストグラムを書いた。
A. 品質管理の場では、データを必ず扱います。このデータを統計的にまとめ、読み取る必要があり、これを実現するものとしてヒストグラムがあります。ヒストグラムの書き方を学びました。 チーメ名は、アクセス権限です。司会・進行をしました。メンバーは平尾朱理、大堀颯斗、宍戸智哉、佐藤智哉です。話し合った内容は、母数を変えたときのヒストグラムの変化について、実際にヒストグラムを書きながら話し合いました。 20歳男の平均身長を選んだ。平均値は170.2cm、標準偏差は6.8である。 母数が多い方が平均値に近い値で最頻値をとることが読み取れる。なので、母数が多い方が精度が高いと考えられる。
A.私たちの班名は18歳です。 私たちは18歳の伸長を対象にヒストグラムの作成を行った。 平均身長は171.1cm,標準偏差は5.2,とした場合に母数をn=10,100,1000においてそれぞれで作成をした。 母数がn=10の場合ではまんべんなく人が存在するのではなく、分布で破存在しないと考えられる箇所が見られることが分かった。
A.講義の再話:品質のばらつきについて学び、データの誤差や信頼性の違いを確率分布を理解した。 発表の要旨:正規乱数のヒストグラムについて標準偏差と平均体重からヒストグラフを作成した 復習の内容:20歳男性の体重について調べた 母平均 57.0 母標準誤差 8.8 母数 10000 ヒストグラフは50?60にかけて一番多く、山なりのようになっている
A.講義の再話 品質管理には測定と計測が欠かせない。測定値は質的データと量的データに分類される。データは論文や報告書の論拠となる共有できる情報であつる。 また、データを可視化させる方法としてヒストグラムなどの方法がある。 発表の要旨 演題:正規乱数のヒストグラムを描こう チーム名:height メンバー:高根澤颯太 斎藤滉平 川口倖明 大石懐 佐々木渉太 役割:調査 復習の内容 二十代、男性の身長のヒストグラムを比較した。 母数が10人、100人と多くしていくと初めは0人の値域があり、数値が大きくなるにつれてグラフは一定になった。
A. 検査する上で起きるばらつきをどのように対処するのかを学んだ。 家に帰ってから講義資料をもう一度読み直し、講義内容の理解を深めた。
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第百十三条 大学は、教育研究の成果の普及及び活用の促進に資するため、その教育研究活動の状況を公表するものとする。