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"Who should teach it and how to teach? -- Statistics education in Japan"(OHP)

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(1)

Re entJapaneseEdu ation

History:US

furtheredu ation

Who should tea h it and how to tea h? |

Statisti al edu ation in Japan

M.Yasuda

(2)

Re entJapaneseEdu ation

History:US

furtheredu ation

Abstra t:

Refereing to GAISE proje t in US,2003, we empasis thatthe

edu ation ofstatisti sneed a experian eof asestudyandit

di ers frommathemati s.

Statisti sis based onmathemati alfoundations andfurther

(3)

Cobb Report

(4)

Re entJapaneseEdu ation

History:US

furtheredu ation

GAISE

Statisti al Edu ation inUS urri ulum andevaluation GAISE

proje t: (Guidelines forAssessment andInstru tionin Statisti al

(5)

I

(1) Contentsare de resing or deleted inHigh s hoolorin

(6)

I

(1) Contentsare de resing or deleted inHigh s hoolorin

elementarys hool

I

(2) Syntheti or Overallstudyin elementary s hoolare

(7)

I

(1) Contentsare de resing or deleted inHigh s hoolorin

elementarys hool

I

(2) Syntheti or Overallstudyin elementary s hoolare

innovated

I

(3) ReviseGuidan eof tea hingbyCentralMinistry of

Edu ation in Japan,JSPS(Jananese So ietyof Promotionfor

(8)

NagasakiUniversityof Medi ine(Prof. Y.Shibata)

Medi al statisti s:

I

(1) Datas aling,expression in gure

I

(2) De nitionofprobability, onditionalprobability,Bayes

theorem

I

(3) Meanandvarian e et ofdistribution

I

(4) Samplingof data,statisti aldata,Likeyhood

I

(5) Fundamentalnotion of Estimationtheory

I

(6) Hypothesistesting

I

(7) Inferen eof meanvalue,ratio

I

(8) Independen e of test,Curve tting,Chisquare

(9)

Re entJapaneseEdu ation History:US furtheredu ation History: US History: US 1957 Sputonik Sho k

(10)

Re entJapaneseEdu ation History:US furtheredu ation History: US History: US 1957 Sputonik Sho k

(11)

Re entJapaneseEdu ation History:US furtheredu ation History: US History: US 1957 Sputonik Sho k

1983 A hievementresults| "Poor"

(12)

Re entJapaneseEdu ation History:US furtheredu ation History: US History: US 1957 Sputonik Sho k

1983 A hievementresults| "Poor"

1985 Proje tbyAmeri an So iety ofPromotion forS ien e

(13)

Re entJapaneseEdu ation History:US furtheredu ation History: US History: US 1957 Sputonik Sho k

1983 A hievementresults| "Poor"

1985 Proje tbyAmeri an So iety ofPromotion forS ien e

1992 Cobb Report: Curri ulumrevision

(14)

Re entJapaneseEdu ation History:US furtheredu ation History: US History: US 1957 Sputonik Sho k

1983 A hievementresults| "Poor"

1985 Proje tbyAmeri an So iety ofPromotion forS ien e

1992 Cobb Report: Curri ulumrevision

Statisti s

(1) Emphasis onsidereing statisti al thinking

(2) Dataor Phenomenonareimportant andde rease the

theoreti altreatment

(15)

Re entJapaneseEdu ation

History:US

furtheredu ation

(16)

Re entJapaneseEdu ation

History:US

furtheredu ation

2003 GAISE

(Guidelines forAssessmentandInstru tion in Statisti al

(17)

Re entJapaneseEdu ation

History:US

furtheredu ation

2003 GAISE

(Guidelines forAssessmentandInstru tion in Statisti al

Edu ation) proje t

(18)

Re entJapaneseEdu ation

History:US

furtheredu ation

2003 GAISE

(Guidelines forAssessmentandInstru tion in Statisti al

Edu ation) proje t

prek-12 group{ underhigh s hool student ollege group{

Intordu tionary statisti oursein ollege Threeobje tsandsix

re ommendation

(19)

Re entJapaneseEdu ation

History:US

furtheredu ation

GAISE report2003tea hes:

I

(1) Nottea hate hni to solveproblems, butto get an

(20)

Re entJapaneseEdu ation

History:US

furtheredu ation

GAISE report2003tea hes:

I

(1) Nottea hate hni to solveproblems, butto get an

understandingof fundamentalnotion,idea, on ept.

I

(2) Experien ein su ess ordisappointment. Try to ondier a

(21)

Re entJapaneseEdu ation

History:US

furtheredu ation

GAISE report2003tea hes:

I

(1) Nottea hate hni to solveproblems, butto get an

understandingof fundamentalnotion,idea, on ept.

I

(2) Experien ein su ess ordisappointment. Try to ondier a

statisti al problem andre ognize solutions.

I

(3) Nottoindu e aformallyproblem. In ollegeedu ation, it

shouldbe tea hed afundamentalnotion of probability,

dispersionordistribution. Su essstory or aseofapplied in

(22)

Re entJapaneseEdu ation

History:US

furtheredu ation

Issue for further edu ation;

(23)

Re entJapaneseEdu ation

History:US

furtheredu ation

Issue for further edu ation;

Issue for furtheredu ation;

I

(a)There maybe noobje tionbutwho tellme the ontent,

(24)

Re entJapaneseEdu ation

History:US

furtheredu ation

Issue for further edu ation;

Issue for furtheredu ation;

I

(a)There maybe noobje tionbutwho tellme the ontent,

how anIget these information?

I

(b) How shouldwetrain ornourish young tea hersof

statisti s? Thereare notso manytea hersin ollege who an

have experien ea asestudy ofstatisti al problems. To train

(25)

Re entJapaneseEdu ation

History:US

furtheredu ation

Issue for further edu ation;

Issue for furtheredu ation;

I

(a)There maybe noobje tionbutwho tellme the ontent,

how anIget these information?

I

(b) How shouldwetrain ornourish young tea hersof

statisti s? Thereare notso manytea hersin ollege who an

have experien ea asestudy ofstatisti al problems. To train

only math-tea hers are insuÆ inen y.

I

( ) Re ognizea mathtea herfrom astatisti alone andthe

(26)

0%

20%

40%

60%

80%

100%

偏り

データの尺度

質的データ

数量データ

計数データ

計量データ

幹葉表示

ほぼ理解できた

半分くらい理解できた

あまり理解できなかった  

全く理解できなかった

(27)

0%

20%

40%

60%

80%

100%

の尺度

質的

ータ

・数

データ

数デ

ータ

・計量

データ

四分位数

ひげ

ほぼ理解できた

半分くらい理解できた

あまり理解できなかった  

全く理解できなかった

(28)

0%

20%

40%

60%

80%

100%

事象(確率事象)

確率

事象の演算

確率の計算

条件付き確率

事象の独立性

ベイズの定理

ほぼ理解できた

半分くらい理解できた

あまり理解できなかった 

全く理解できなかった

(29)

0%

20%

40%

60%

80%

100%

ベイズの定理

感度・特異度

確率分布

離散分布

連続分布

確率分布の特性値

ほぼ理解できた

半分くらい理解できた

あまり理解できなかった  

全く理解できなかった

(30)

0%

20%

40%

60%

80%

100%

確率分布

確率分布の平均値

確率分布の分散

確率変数の分布

確率変数の期待値

確率変数の分散

確率変数の独立性

ほぼ理解できた

半分くらい理解できた

あまり理解できなかった

全く理解できなかった

(31)

0%

20%

40%

60%

80%

100%

確率変数の分布

確率変数の期待値

確率変数の分散

確率変数の独立性

組合せ

超幾何分布

2項分布

ポアソン分布

正規分布

ほぼ理解できた

半分くらい理解できた

あまり理解できなかった

全く理解できなかった

(32)

0%

20%

40%

60%

80%

100%

2項分布

ポアソン分布

正規分布

正規確率の計算

偏差値

2項分布の正規近似

ほぼ理解できた

半分くらい理解できた

あまり理解できなかった

全く理解できなかった

(33)

0%

20%

40%

60%

80%

100%

乱数

相対度数分布図

相関図(散布図)

要約統計量

四分位

幹葉図

正規分布

標準偏差

ほぼ理解できた

半分くらい理解できた

あまり理解できなかった

全く理解できなかった

(34)

0%

20%

40%

60%

80%

100%

問題1

問題2

問題3

統計量

統計値

十分統計量

2項確率の十分統計量

推定

点推定

平均2乗誤差

推定量の偏り

不偏推定量

標本平均の期待値の計算

偏差平方和

偏差平方和の期待値の計算

不偏分散

ほぼ理解できた

半分くらい理解できた

あまり理解できなかった

全く理解できなかった

(35)

0%

20%

40%

60%

80%

100%

十分統計量

推定

点推定

平均2乗誤差

不偏推定量

偏差平方和

不偏分散

区間推定

信頼区間

信頼水準

仮説検定

帰無仮説

対立仮説

第1種の過誤

第2種の過誤

棄却域

有意水準

検出力

ほぼ理解できた

半分くらい理解できた

あまり理解できなかった

全く理解できなかった

(36)

0%

20%

40%

60%

80%

100%

帰無仮説

対立仮説

対応のある検定

t検定

t分布

t統計量

ほぼ理解できた

半分くらい理解できた

あまり理解できなかった

全く理解できなかった

(37)

0%

20%

40%

60%

80%

100%

標識再捕法

確率と尤度の相違点

最尤推定

演繹的推論

帰納的推論

有意性検定

仮説検定

p値

有意水準

独立な2群の平均値の差の検定

独立でない2群の平均値の差の検定

比率の差の検定

ほぼ理解できた

半分くらい理解できた

あまり理解できなかった

全く理解できなかった

(38)

0%

20%

40%

60%

80%

100%

有意性検定

仮説検定

p値

有意水準

独立な2群の平均値の差の検定

独立でない2群の平均値の差の検定

比率の差の検定

散布図

母相関係数

標本相関係数

無相関の検定

ほぼ理解できた

半分くらい理解できた

あまり理解できなかった

全く理解できなかった

参照

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