簿記教育における習熟度別クラス編成 簿記教育における習熟度別クラス編成 濱田峰子 要旨 近年 学生の多様化に伴い きめ細やかな個別対応や対話型授業が可能な少人数の習熟度別クラス編成の重要性が増している そのため 本学では入学時にプレイスメントテストを実施し 国語 数学 英語の 3 教科については習熟

推薦試験 ( 公募制 ) 募 集 人 員 296 名 出 願 資 格 高等学校若しくは中等教育学校を平成 31 年 3 月に卒業見込みの者で 次の 1~6の条件のいずれかを満たし かつ 学校長の推薦を受けたもの 1 全体の評定平均値が3.3 以上の者 2 皆勤の者 3 課外活動 ( 文化活動 体育活

平成 31 年度金沢工業大学学生募集要項 目的志向型入学 (AO 入学 ) 募 集 人 員 148 名 出 願 資 格 高等学校若しくは中等教育学校を平成 31 年 3 月に卒業見込みの者 選考方法等面談 (30 分 ) 小論文およびエントリーシートの内容に基づき対話します 小論文は面談開始前に 40 分間で 志望学科と自己の目標について 400 字程度でまとめてくだ さい 面談の結果とエントリーシートにより総合的に選考します

Microsoft Word - mstattext02.docx

章重回帰分析 複数の変数で 1つの変数を予測するような手法を 重回帰分析 といいます 前の巻でところで述べた回帰分析は 1つの説明変数で目的変数を予測 ( 説明 ) する手法でしたが この説明変数が複数個になったと考えればよいでしょう 重回帰分析はこの予測式を与える分析手法です 以下の例を見て下さい 例 以下のデータ (Samples 重回帰分析 1.txt) をもとに体重を身長と胸囲の1 次関数で

別紙様式７

平成 30 年度金沢工業大学学生募集要項 目的志向型入学 (AO 入学 ) 募 集 人 員 148 名 出 願 資 格 高等学校若しくは中等教育学校を平成 30 年 3 月に卒業見込みの者 選考方法等面談 (30 分 ) 小論文およびエントリーシートの内容に基づき対話します 小論文は面談開始前に 40 分間で 志望学科と自己の目標について 400 字程度でまとめてくだ さい 面談の結果とエントリーシートにより総合的に選考します

別紙様式７

平成 26 年度金沢工業大学入学者選抜要項 目的志向型入学 (AO 入学 ) 募 集 人 員 148 名 出 願 資 格 高等学校若しくは中等教育学校を平成 26 年 3 月に卒業見込みの者で 心身ともに健康なもの 選抜方法等 面談 ( 約 30 分 ) エントリーシートの内容に基づき面談をします 出願書類 ( エントリーシート 提出資料等 ) と面談の結果により総合的に選考します エントリー期間

Microsoft PowerPoint - 統計科学研究所_R_重回帰分析_変数選択_2.ppt

重回帰分析 残差分析 変数選択 1 内容 重回帰分析 残差分析 歯の咬耗度データの分析 R で変数選択 ~ step 関数 ~ 2 重回帰分析と単回帰分析 体重を予測する問題 分析 1 身長 のみから体重を予測 分析 2 身長 と ウエスト の両方を用いて体重を予測 分析 1 と比べて大きな改善 体重 に関する推測では 身長 だけでは不十分 重回帰分析における問題 ~ モデルの構築 ~ 適切なモデルで分析しているか?

切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. (

統計学ダミー変数による分析 担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) 1 切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. ( 実際は賃金を就業年数だけで説明するのは現実的はない

別紙様式７

平成 27 年度金沢工業大学入学者選抜要項 目的志向型入学 (AO 入学 ) 募 集 人 員 148 名 出 願 資 格 高等学校若しくは中等教育学校を平成 27 年 3 月に卒業見込みの者で 心身ともに健康なもの 選抜方法等 面談 ( 約 30 分 ) エントリーシートの内容に基づき面談をします 出願書類 ( エントリーシート 提出資料等 ) と面談の結果により総合的に選考します エントリー期間

スライド 1

データ解析特論重回帰分析編 2017 年 7 月 10 日 ( 月 )~ 情報エレクトロニクスコース横田孝義 1 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える 具体的には y = a + bx という回帰直線 ( モデル ) でデータを代表させる このためにデータからこの回帰直線の切片 (a) と傾き (b) を最小

<4D F736F F F696E74202D B835E89F090CD89898F4B81408F6489F18B4195AA90CD A E707074>

重回帰分析 (2) データ解析演習 6.9 M1 荻原祐二 1 発表の流れ 1. 復習 2. ダミー変数を用いた重回帰分析 3. 交互作用項を用いた重回帰分析 4. 実際のデータで演習 2 復習 他の独立変数の影響を取り除いた時に ある独立変数が従属変数をどれくらい予測できるか 変数 X1 変数 X2 β= 変数 Y 想定したモデルが全体としてどの程度当てはまるのか R²= 3 偏相関係数と標準化偏回帰係数の違い

EBNと疫学

推定と検定 57 ( 復習 ) 記述統計と推測統計 統計解析は大きく 2 つに分けられる 記述統計 推測統計 記述統計 観察集団の特性を示すもの 代表値 ( 平均値や中央値 ) や ばらつきの指標 ( 標準偏差など ) 図表を効果的に使う 推測統計 観察集団のデータから母集団の特性を 推定 する 平均 / 分散 / 係数値などの推定 ( 点推定 ) 点推定値のばらつきを調べる ( 区間推定 ) 検定統計量を用いた検定

スライド 1

データ解析特論第 10 回 ( 全 15 回 ) 2012 年 12 月 11 日 ( 火 ) 情報エレクトロニクス専攻横田孝義 1 終了 11/13 11/20 重回帰分析をしばらくやります 12/4 12/11 12/18 2 前回から回帰分析について学習しています 3 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える

横浜市環境科学研究所

周期時系列の統計解析 単回帰分析 io 8 年 3 日 周期時系列に季節調整を行わないで単回帰分析を適用すると, 回帰係数には周期成分の影響が加わる. ここでは, 周期時系列をコサイン関数モデルで近似し単回帰分析によりモデルの回帰係数を求め, 周期成分の影響を検討した. また, その結果を気温時系列に当てはめ, 課題等について考察した. 気温時系列とコサイン関数モデル第 報の結果を利用するので, その一部を再掲する.

商業科 ( 情報類型 ) で学習する商業科目 学年 単位 科目名 ( 単位数 ) 1 11 ビジネス基礎 (2) 簿記(3) 情報処理(3) ビジネス情報(2) 長商デパート(1) 財務会計 Ⅰ(2) 原価計算(2) ビジネス情報(2) マーケティング(2) 9 2 長商デパート (1) 3 プログ

商業科目の教科学習について 長野商業高等学校 Ⅰ 普通教科 科目と専門教科 科目本校では 普通科目の学習と商業に関する専門科目の学習がおこなわれます 商業科では 3 年間で 普通科目を 58~61 単位 専門科目を 32~35 単位 合計 93 単位を学習します 会計科では 3 年間で 普通科目を 66~69 単位 専門科目を 24~27 単位 合計 93 単位を学習します 商業科に比べて普通科目の比重がやや高くなっています

学生による授業評価のCS分析

平成 14-15 年度医学部医学科入学者の入学後成績に関する分析 酒見隆信 佐賀大学医学部附属地域医療科学教育研究センター 地域包括医療教育部門 1. 目的 平成 12-13 年度医学部医学科入学者の入学後の成績追跡調査を実施し 入学選抜方法 ( 推薦 前期 後期 ) による入学後の成績 特に卒業時の成績 ( 卒業試験 ) に差を認めない結果を平成 19 年 5 月に報告した 1) 平成 14 年度より

1. 多変量解析の基本的な概念 1. 多変量解析の基本的な概念 1.1 多変量解析の目的 人間のデータは多変量データが多いので多変量解析が有用 特性概括評価特性概括評価 症 例 主 治 医 の 主 観 症 例 主 治 医 の 主 観 単変量解析 客観的規準のある要約多変量解析 要約値 客観的規準のな

1.1 多変量解析の目的 人間のデータは多変量データが多いので多変量解析が有用 特性概括評価特性概括評価 症 例 治 医 の 観 症 例 治 医 の 観 単変量解析 客観的規準のある要約多変量解析 要約値 客観的規準のない要約知識 直感 知識 直感 総合的評価 考察 総合的評価 考察 単変量解析の場合 多変量解析の場合 < 表 1.1 脂質異常症患者の TC と TG と重症度 > 症例 No. TC

表 回答科目数と回答数 前期 後期 通年 ( 合計 ) 科目数 回答数 科目数 回答数 科目数 回答数 外国語 ( 英語 ) 120 / 133 3,263 / 4, / 152 3,051 / 4, / 285 6,314 / 8,426 外国語 ( 英語以

表 6-2-1 回答科目数と回答数 前期 後期 通年 ( 合計 ) 科目数 回答数 科目数 回答数 科目数 回答数 外国語 ( 英語 ) 120 / 133 3,263 / 4,262 130 / 152 3,051 / 4,164 250 / 285 6,314 / 8,426 外国語 ( 英語以外 ) 48 / 48 994 / 1,168 41 / 43 836 / 1,003 89 / 91

１３章　回帰分析

単回帰分析 つ以上の変数についての関係を見る つの 目的 被説明 変数を その他の 説明 変数を使って 予測しようというものである 因果関係とは限らない ここで勉強すること 最小 乗法と回帰直線 決定係数とは何か? 最小 乗法と回帰直線 これまで 変数の間の関係の深さについて考えてきた 相関係数 ここでは 変数に役割を与え 一方の 説明 変数を用いて他方の 目的 被説明 変数を説明することを考える

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経済統計学 ( 補足 ) 最小二乗法について 担当 : 小塚匡文 2015 年 11 月 19 日 ( 改訂版 ) 神戸大学経済学部 2015 年度後期開講授業 補足 : 最小二乗法 ( 単回帰分析 ) 1.( 単純 ) 回帰分析とは? 標本サイズTの2 変数 ( ここではXとY) のデータが存在 YをXで説明する回帰方程式を推定するための方法 Y: 被説明変数 ( または従属変数 ) X: 説明変数

多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典

多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典 重回帰分析とは? 重回帰分析とは複数の説明変数から目的変数との関係性を予測 評価説明変数 ( 数量データ ) は目的変数を説明するのに有効であるか得られた関係性より未知のデータの妥当性を判断する これを重回帰分析という つまり どんなことをするのか? 1 最小 2 乗法により重回帰モデルを想定 2 自由度調整済寄与率を求め

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医療情報学部医療情報学科入学者受入れの方針 ( アドミッション ポリシー ) 医療情報学部医療情報学科診療情報管理専攻卒業認定 学位授与の方針 ( ディプロマ ポリシー ) で定めている育成すべき人材像を実現するため及び教育課程編成 実施の方針 ( カリキュラム ポリシー ) に定める教育を受けるために 高等学校等での学びや諸活動 資格 検定試験等で得た基礎学力 基礎知識 語学力 読解力 論理的思考力及び主体的に学ぶ意欲等を身に付け

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R で統計解析入門 (12) 生存時間解析 中篇 準備 : データ DEP の読み込み 1. データ DEP を以下からダウンロードする http://www.cwk.zaq.ne.jp/fkhud708/files/dep.csv /fkh /d 2. ダウンロードした場所を把握する ここでは c:/temp とする 3. R を起動し,2. 2 の場所に移動し, データを読み込む 4. データ

国際商経学部推薦入試 ( グローバルビジネスコース ) 学科 募集人員国際商経学科 ( グローバルビジネスコース ) 20 名 出願期間平成 30 年 11 月 1 日 ( 木 )~ 平成 30 年 11 月 7 日 ( 水 ) 入学考査日平成 30 年 11 月 25 日 ( 日 ) 合格発表日平

国際商経学部推薦入試 ( 経済学コース 経営学コース ) 区分普通科等商業科等 学科 募集人員 国際商経学科 ( 経済学コース 経営学コース ) 45 名 国際商経学科 ( 経済学コース 経営学コース ) 15 名 出願期間平成 30 年 11 月 1 日 ( 木 )~ 平成 30 年 11 月 7 日 ( 水 ) 入学考査日平成 30 年 11 月 24 日 ( 土 ) 合格発表日平成 30 年

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教育経済学 : 課題 1 2015 年 10 月 25 日 大学進学率に影響を与える要因分析 経済学部経済学科 4 年 小川慶将 07-140047 生涯賃金を決定づける要因として学歴は未だ根強く存在している しかし一方で 加速する我が国の人口減少は 大学進学を容易にさせて学歴というシグナルの影響を弱めつつあると言えるだろう これらを踏まえて 本稿では今後の大学進学率がどう変化していくのかを適切に把握するため

人文学部 法律経済学科 前期 国 国 国 地歴世 B, 日 B, 地理 B 又は2 から4( 基礎を付した科目を含む場合 ) 数 又は外 理 物基, 化基, 生基, 地基から2, 物, 化, 生, 地学 又は2 から3( 基礎を付した科目を含まない場合 ) 注 数 数 Ⅰ 数 A と 数 Ⅱ, 数

平成 30 年度三重大学入学者選抜における大学入試センター試験利用教科 科目及びの実施教科 科目等について ( 予告 ) 平成 30 年度三重大学入学者選抜 ( 一般入試及び大学入試センター試験を課す特別入試等 ) における大学入試センター試験利用 教科 科目及びの実施教科 科目等については, 次のとおりとなります なお, 学部 学科組織及び入試の教科 科目等, 今後変更する可能性もありますので,

2017 年度 ( 平成 29 年度 ) 山梨学院大学入学試験概要 法学部 ( 法学科 / 政治行政学科 ) 現代ビジネス学部 試験区分 学部 学科募集人員 出願期間 試験日 合格発表日 入学手続締切日 出願資格 試験科目 判定方法 試験会場 2 月選択教科 科目法 30 名 1 月 6 日 ( 金

2017 年度 ( 平成 29 年度 ) 山梨学院大学入学試験概要 法学部 ( 法学科 / 政治行政学科 ) 現代ビジネス学部 試験区分 学部 学科募集人員 出願期間 試験日 合格発表日 入学手続締切日 出願資格 試験科目 判定方法 試験会場 2 月選択教科 科目法 30 名 1 月 6 日 ( 金 )~ 1 日 ( 水 ) 2 月 10 日 ( 金 ) 英語 コミュニケーション英語 Ⅰ コミュニケーション英語

回答結果については 回答校 36 校の過去 3 年間の卒業生に占める大学 短大進学者率 現役 浪人含む 及び就職希望者率の平均値をもとに 進学校 中堅校 就職多数校 それぞれ 12 校ずつに分類し 全体の結果とともにまとめた ここでは 生徒対象質問紙のうち 授業外の学習時間 に関連する回答結果のみ掲

高校生の 授業外の学習時間 に影響を与える学校 教員の取組に 関する要因分析 埼玉県立高等学校の調査を通して 概要 MJE13702 相模 幸之 要旨 本研究は 高等学校の教育活動や取組が 高校生の 授業外の学習時間 にどのような影響を与えるかについて分析した研究である 本研究では 全日制普通科を設置する埼玉県立高等学校の 3 学年生徒と教員を対象とした質問紙調査を実施し 国語 数学 英語の 3 教科における

Microsoft PowerPoint - R-stat-intro_04.ppt [互換モード]

R で統計解析入門 (4) 散布図と回帰直線と相関係数 準備 : データ DEP の読み込み 1. データ DEP を以下からダウンロードする http://www.cwk.zaq.ne.jp/fkhud708/files/dep.csv 2. ダウンロードした場所を把握する ここでは c:/temp とする 3. R を起動し,2. の場所に移動し, データを読み込む 4. データ DEP から薬剤

Microsoft PowerPoint - 大分談話会1102el_Syouzemi.ppt [互換モード]

大分統計談話会第 43 回大会 2/18/11 @ 富士通大分シスラボ 高等教育を取り巻く状況と統計教育 3. 統計の変な 使い方 A) 将来予測 : 直線回帰 ( 外挿 ) B) 対応表 ( 法科大学院適性試験 ): 相関 林篤裕 ( 九州大学高等教育開発推進センター & アドミッションセンター ) (21 世紀プログラム基幹教員 ) e-mail: hayashi@rche.kyushu-u.ac.jp

<4D F736F F D F95BD90AC E937889A1956C8D9197A791E58A7793FC8A778ED B282C982A882AF82E995CF8D5882C982C282A282C C8D90816A2E646F6378>

このことについて 経済学部 ( ) 経営学部( ) 工学部( 一般入試 私費外国人留学生入試 (YGEP N1 渡日前入試 )) 及び都市科学部 ( ) において 次のとおり変更します 1. 経済学部及び経営学部 (1) ( 詳細は 2 3 ページ ) 出願要件である 外部英語試験 について 実用英語技能検定は 入試を実施する年度の 2 年前の 4 月 1 日以降に ( 平成 31 年度入試については

調査概要 授業評価アンケート結果 ( 大学 ) 調査票

2016( 平成 28) 年度前期 教学改善のための授業評価アンケート 報告書 大阪成蹊大学 調査概要 授業評価アンケート結果 ( 大学 ) 調査票 調査概要 1) 調査目的 本アンケートは 個々の授業に対する学生の率直な意見を聴取し 学生にとってより分かり易く 教育効果の高い授業を展開することができるよう 授業の充実や改善 新しい授業方法の開発等に資することを目的に実施しています 受講者数が10

一般前期入試 (A 方式 A1 日程 /A2 日程 ) 併願入試 学習奨励生選考入試 出願資格 (P.6 の出願資格参照 ) [A1 日程 : 学習奨励生選考入試 学習奨励チャレンジテスト ] 選抜日程 ( 試験日 試験地は出願時に申請 ) 出願期間 ( 締切日消印有効 ) 試験日 試験地 合否通知

一般前期入試 (A 方式 A1 日程 /A2 日程 ) 学習奨励生選考入試 [A1 日程 : 学習奨励生選考入試 学習奨励チャレンジテスト ] 選抜日程 ( 試験日 試験地は出願時に申請 ) 出願期間 ( 締切日消印有効 ) 試験日 試験地 合否通知発送日 Web 本学 ( 鈴蘭台キャンパス ) A1 日程 :1 月 30 日 ( 木 ) 三田 姫路 豊岡 大阪 1 月 6 日 ( 月 )~1 月

Microsoft Word - å“Ÿåłžå¸°173.docx

回帰分析 ( その 3) 経済情報処理 価格弾力性の推定ある商品について その購入量を w 単価を p とし それぞれの変化量を w p で表 w w すことにする この時 この商品の価格弾力性 は により定義される これ p p は p が 1 パーセント変化した場合に w が何パーセント変化するかを示したものである ここで p を 0 に近づけていった極限を考えると d ln w 1 dw dw

2.3.事前に調べておこう

中学 高校入試明光義塾進学相談会主催 : 明光義塾 個別相談ノート 注意事項 できるだけ保護者同伴で参加しましょう 制服 ( もしくはそれに準ずる服装 ) で参加しましょう 面接 と同じです 言葉遣いや態度に注意しましょう 事前に聞きたいことをまとめておきましょう ( 個別相談ノート 内にリストがあります ) 過去の模試や学力テスト 通知表の成績を用意しておきましょう * 原紙を持参する場合は絶対になくさないようにして下さい

Microsoft Word - SPSS2007s5.doc

第 5 部 SPSS によるデータ解析 : 追加編ここでは 卒論など利用されることの多いデータ処理と解析について 3つの追加をおこなう SPSS で可能なデータ解析のさまざま方法については 紹介した文献などを参照してほしい 15. 被験者の再グループ化名義尺度の反応頻度の少ない複数の反応カテゴリーをまとめて1つに置き換えることがある たとえば 調査データの出身県という変数があったとして 初期の処理の段階では

Microsoft PowerPoint - 資料04 重回帰分析.ppt

04. 重回帰分析 京都大学 加納学 Division of Process Control & Process Sstems Engineering Department of Chemical Engineering, Koto Universit manabu@cheme.koto-u.ac.jp http://www-pse.cheme.koto-u.ac.jp/~kano/ Outline

0 部分的最小二乗回帰 Partial Least Squares Regression PLS 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌

0 部分的最小二乗回帰 Parial Leas Squares Regressio PLS 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌 部分的最小二乗回帰 (PLS) とは? 部分的最小二乗回帰 (Parial Leas Squares Regressio, PLS) 線形の回帰分析手法の つ 説明変数 ( 記述 ) の数がサンプルの数より多くても計算可能 回帰式を作るときにノイズの影響を受けにくい

経営戦略研究_1.indb

56 経営戦略研究 vol.1 図 4 1971 年度入社と 1972 年度入社の複合的競争 徴である Ⅳ 昇格と異動に関する回帰分析 1 回帰分析の変数 ここでは高い資格に到達 昇格 した人がどのような異動傾向を有しているかを回帰分 析で推定する 資格毎に 理事 10 参事 9 主幹 2 級 8.5 副参事 8 主幹 3 級 7.5 主事 技師 7 E 等級主任 6 P 等級主任 5 P 等級 4

本研究では A 県のある自治体における2015 年度全国学力 学習状況調査結果の小学校児童個票データを使用する 分析の対象は 公立小学校とし 言語活動に関連する取組と学力の関係について分析を行う 使用するデータは 国語 A 国語 B 算数 A 算数 Bの正答数 児童質問紙回答値 学校質問紙回答値であ

言語活動の充実が学力に与える影響について ( 概要 ) MJE15701 石崎一水 要旨 現行の学習指導要領では 言語活動の充実が改善の視点の重要事項とされ 各学校では 学校の教育活動全般を通して言語活動の充実に取り組んでいる しかし 言語活動の充実に関する取組が学力に与える影響はこれまで検証されてきたとは言い難い そこで 本研究では ある自治体における全国学力 学習状況調査の児童個票データを用いて

１．民営化

参考資料 最小二乗法 数学的性質 経済統計分析 3 年度秋学期 回帰分析と最小二乗法 被説明変数 の動きを説明変数 の動きで説明 = 回帰分析 説明変数がつ 単回帰 説明変数がつ以上 重回帰 被説明変数 従属変数 係数 定数項傾き 説明変数 独立変数 残差... で説明できる部分 説明できない部分 説明できない部分が小さくなるように回帰式の係数 を推定する有力な方法 = 最小二乗法 最小二乗法による回帰の考え方

難関私立大 一般国立大まで対応高 1~ 高 3 高校生進学選抜クラス ( 英 数 国 単科制 全教室 ) ~ 部活や学校行事が忙しくても無理なく学習できる ~ 少人数制集団授業 + 個別演習 十分な演習量を確保! やむを得ず欠席した授業は 映像授業 で補えるハイブリッド型 授業は 少人数制の先生と生

難関私立大 一般国立大まで対応高 1~ 高 3 高校生進学選抜クラス ( 英 数 国 単科制 全教室 ) ~ 部活や学校行事が忙しくても無理なく学習できる ~ 少人数制集団授業 + 個別演習 十分な演習量を確保! やむを得ず欠席した授業は 映像授業 で補えるハイブリッド型 授業は 少人数制の先生と生徒双方向のコミュニケーションによる参 加型授業 さらにレベルに合わせた個別演習を実施することで 単に

教科科目名等 人文学部 法律経済学科 前期 国 国 国 地歴世 B, 日 B, 地理 B 又は2 から4( 基礎を付した科目を含む場合 ) 数 又は外 理 物基, 化基, 生基, 地基から2, 物, 化, 生, 地学 又は2 から3( 基礎を付した科目を含まない場合 ) 注 数 数 Ⅰ 数 A と

平成 32 年度三重大学入学者選抜における大学入試センター試験利用教科 科目及びの実施教科 科目等について ( 予告 ) 平成 32 年度三重大学入学者選抜 ( 一般入試及び大学入試センター試験を課す特別入試等 ) における大学入試センター試験利用 教科 科目及びの実施教科 科目等については, 次のとおりとなります なお, 学部 学科組織及び入試の教科 科目等, 今後変更する可能性もありますので,

2021 年度入学者選抜 (2020 年度実施 ) について 静岡大学 本学は,2021 年度入学者選抜 (2020 年度実施 ) より [ 註に明記したものは, その前年度より ], 志願者のみなさんの能力をこれまで以上に多面的に評価することを目的として, 課す教科 科目等を以下のとおりに変更いた

2021 年度入学者選抜 (2020 年度実施 ) について 静岡大学 本学は,2021 年度入学者選抜 (2020 年度実施 ) より [ 註に明記したものは, その前年度より ], 志願者のみなさんの能力をこれまで以上に多面的に評価することを目的として, 課す教科 科目等を以下のとおりに変更いたします 1. 大学入試センター試験 に代わって実施される 大学入学共通テスト ( 全学部 学環 ) (1)

<2020 年度における高校 3 年生がその年度の 4 月 ~12 月に受検する試験について > 必須回答 Q1. 参加試験について 貴校に在籍する現在の高校 1 年生が 3 年生になった際 大学入学者選抜に用いるため どの試験をどの月に受検すると予測されますか 大学進学を希望する生徒について 黄色

大学入試英語成績提供システム 参加試験ニーズ調査学校調査票 このたびは標記調査にご協力いただき 誠にありがとうございます 貴校に関する以下の情報を黄色セルにご記入の上 本シートと併せて Q1~Q6 までの計 4 シートにご回答の記入をお願いします 1. 学校名 例 : 県立文科高等学校 2. 高等学校等コード 以下 URLに掲載の 高等学校等コード表 を元にコード番号を記入してください http://www.dnc.ac.jp/albums/abm.php?f=abm00009713.pdf&n=10_%e9%ab%98%e7%ad%89%e5%ad%a6%e6%a0%a1%e7%ad%89%e3

ビジネス統計 統計基礎とエクセル分析　正誤表

ビジネス統計統計基礎とエクセル分析 ビジネス統計スペシャリスト エクセル分析スペシャリスト 公式テキスト正誤表と学習用データ更新履歴 平成 30 年 5 月 14 日現在 公式テキスト正誤表 頁場所誤正修正 6 知識編第 章 -3-3 最頻値の解説内容 たとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 167.5cm というたとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 165.0cm ということになります

27年センター試験実施概要｜旺文社教育情報センター

7 年センター試験実施概要センター試験 : 新課程 理科 は 基礎科目 / 発展科目 の グループ枠で実施! C 0 旺文社教育情報センター 試験時間 ( 配点 ): 基礎 科目 60 分 (00 点 )/ 発展 科目 60 分 (00 点 )/ 発展 科目 30 分 ( 解答時間 0 分 :00 点 ) 旺文社教育情報センター 5 年 8 月 日 文科省は 5 年 7 月末 新課程 数学 理科 を含む

参考1中酪(H23.11)

- 1- 参考 1 - 2- - 3- - 4- - 5- - 6- - 7- - 8- 別添 1 牛乳の比重増加要因の解析 国立大学法人帯広畜産大学畜産フィールド科学センター准教授木田克弥 背景 乳および乳製品の成分規格等に関する省令 ( 乳等省令 ) において 生乳の比重は 1.28-1.34 に規定されている 一方 乳牛の遺伝的改良 ( 乳量および乳成分率の向上 ) に成果として 昨今の生乳の比重は増加傾向にあり

Kumamoto University Center for Multimedia and Information Technologies Lab. 熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI 宮崎県美郷

熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI プロジェクト @ 宮崎県美郷町 熊本大学副島慶人川村諒 1 実験の目的 従来 信号の受信電波強度 (RSSI:RecevedSgnal StrengthIndcator) により 対象の位置を推定する手法として 無線 LAN の AP(AccessPont) から受信する信号の減衰量をもとに位置を推定する手法が多く検討されている

情報工学概論

確率と統計 中山クラス 第 11 週 0 本日の内容 第 3 回レポート解説 第 5 章 5.6 独立性の検定 ( カイ二乗検定 ) 5.7 サンプルサイズの検定結果への影響練習問題 (4),(5) 第 4 回レポート課題の説明 1 演習問題 ( 前回 ) の解説 勉強時間と定期試験の得点の関係を無相関検定により調べる. データ入力 > aa

0 スペクトル 時系列データの前処理 法 平滑化 ( スムージング ) と微分 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌

0 スペクトル 時系列データの前処理 法 平滑化 ( スムージング ) と微分 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌 スペクトルデータの特徴 1 波 ( 波数 ) が近いと 吸光度 ( 強度 ) の値も似ている ノイズが含まれる 吸光度 ( 強度 ) の極大値 ( ピーク ) 以外のデータも重要 時系列データの特徴 2 時刻が近いと プロセス変数の値も似ている ノイズが含まれる プロセス変数の極大値

領域別正答率 Zzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzz んんんんんんんんんんんんん 小学校 中学校ともに 国語 A B 算数( 数学 )A B のほとんどの領域において 奈良県 全国を上回っています 小学校国語 書く B において 奈良県 全国を大きく上回っています しかし 質問紙調査では 自分

資料 平成 26 年度全国学力 学習状況調査における生駒市立学校の調査結果について 本調査は 分析結果から 成果と課題を明確にし 学校における教育指導の充実や学習状況の改善に役立 てること また 今後の教育施策に反映させていくことを目的として実施しています 結果は児童生徒の学 力の一部分を示しているものです 生駒市の調査の結果及び分析等を以下のとおり取りまとめました 調査内容 < 教科に関する調査

Microsoft PowerPoint - データ解析基礎4.ppt [互換モード]

データ解析基礎. 正規分布と相関係数 keyword 正規分布 正規分布の性質 偏差値 変数間の関係を表す統計量 共分散 相関係数 散布図 正規分布 世の中の多くの現象は, 標本数を大きくしていくと, 正規分布に近づいていくことが知られている. 正規分布 データ解析の基礎となる重要な分布 平均と分散によって特徴づけることができる. 平均値 : 分布の中心を表す値 分散 : 分布のばらつきを表す値 正規分布

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別記様式第 2 号 ( その 1 の 1) -1- 室 8 52-2- -3- -1- -2- -3- -4- -1 - -2 - -3 - -4 - -5 - -6 - -7 - -8 - -9 - -10 - -11 - -12 - -13 - -14 - 基礎演習科目 -15 - -16 - -17 - -18 - 基礎技法科目 -19 - -20 - -21 - -22 - -23 - -24

回帰分析の用途・実験計画法の意義・グラフィカルモデリングの活用 | 永田 靖教授（早稲田大学）

回帰分析の用途 実験計画法の意義 グラフィカルモデリングの活用 早稲田大学創造理工学部 経営システム工学科 永田靖, The Institute of JUSE. All Rights Reserved. 内容. 回帰分析の結果の解釈の仕方. 回帰分析による要因効果の把握の困難さ. 実験計画法の意義 4. グラフィカルモデリング 参考文献 : 統計的品質管理 ( 永田靖, 朝倉書店,9) 入門実験計画法

3 調査結果 1 平成 30 年度大分県学力定着状況調査 学年 小学校 5 年生 教科 国語 算数 理科 項目 知識 活用 知識 活用 知識 活用 大分県平均正答率 大分県偏差値

平成 30 年度 大分県学力定着状況調査 全国学力 学習状況調査 別府市の結果 別府市教育委員会 1 調査結果公表の目的平成 30 年度 大分県学力定着状況調査 及び 全国学力 学習状況調査 の調査結果 及び別府市全体の課題と課題解決の方策を公表することにより 別府市児童生徒の学力向上に向けて 学校 家庭 地域がそれぞれの果たすべき役割を認識し 一体となって取組を推進する機運を高めることを目的としています

CAEシミュレーションツールを用いた統計の基礎教育 | (株)日科技研

CAE シミュレーションツール を用いた統計の基礎教育 ( 株 ) 日本科学技術研修所数理事業部 1 現在の統計教育の課題 2009 年から統計教育が中等 高等教育の必須科目となり, 大学でも問題解決ができるような人材 ( 学生 ) を育てたい. 大学ではコンピューター ( 統計ソフトの利用 ) を重視した教育をより積極的におこなうのと同時に, 理論面もきちんと教育すべきである. ( 報告 数理科学分野における統計科学教育

2019 年度文学部 2 年生英語 III IV( 必修科目 ) Web エントリー 履修申告要領および英語インテンシブ ( 総合教育科目 ) の案内 本要領ではまず英語 III( 春学期開講 ) IV( 秋学期開講 ) を 必修外国語 として履修する学生を対象とし, 英語 III IV の Web

2019 年度文学部 2 年生英語 III IV( 必修科目 ) Web エントリー 履修申告要領および英語インテンシブ ( 総合教育科目 ) の案内 本要領ではまず英語 III( 春学期開講 ) IV( 秋学期開講 ) を 必修外国語 として履修する学生を対象とし, 英語 III IV の Web エントリーと履修申告について説明します ここに書かれていることを守らずに Web エントリーした場合,

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U 学費等について 2013 年度 内 訳 入学料 １ 学費 授業料 その他納付金 後援会費 年 次 合 計 授業料 ２ 学費 その他納付金 ４ 後援会費 年 次 合 計 保健福祉学部 栄養学科 看護学科 420,000 円 420,000 円 282,000 円 282,000 円 535,800 円 535,800 円 165,000 円 255,000

Microsoft PowerPoint - 表紙

高校学習指導要領 ( 外国語編 ) の中で伸ばすべき能力とされる 論理的思考力の伸長要因同定とその測定にむけて 花﨑美紀 ( 信州大学学術研究院人文科学系 ) 菊池聡 ( 信州大学学術研究院人文科学系 ) 花﨑一夫 ( 信州大学学術研究院総合人間科学系 ) 大塚崇史 ( 慶應義塾大学博士課程 松本秀峰中等教育学校 ) 1. はじめに 高等学校学習指導要領 ( 外国語編 ) にも明記されている通り 論理的思考力を伸ばすことが

一般入試前期 (2 科目型 ) 一般入試ネット出願フリーパス対象入試 ( 詳細は 14 ページ参照 ) 試験会場 試験会場試験日本学 ( 日進キャンパス ) 2 月 6 日 ( 水 ) 2 月 7 日 ( 木 ) 2 月 8 日 ( 金 ) 一般入試前期 (3 科目型 ) との併願可 対象学科 全学

体の評定平均値が3.2以上 特に定めない 4 入学試験科目等 一般公募推薦特別選抜入試 AO 入試 Ⅱ 推薦入試ネット出願フリーパス対象入試 ( 詳細は 14 ページ参照 ) 学科 / 専攻 [ コース ] 推薦基準 選考方法 看護 管理栄養 ヒューマンケア 映像メディア学科(欠席が過メディア造形度にデザイン学科多くない者ファッション造形学科適性検査の選択については出願時に届け出ること 全: 個人面接)面接

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50 100 150 200 ' 8 8 8: 8 8 ' ' 4 45 ' 2016 年度 建築学科入学試験 一般入試 公募制推薦入試 大学院入試 募集 70 名 募集 10 名 造形研究科修士課程デザイン専攻建築コース 一般方式 センター A 方式 センター B 方式 募集 40 名 募集 15 名 募集 15 名 本学独自の学科 専門試験 大学入試センター試験 本学独自の専門試験

進英ゼミナール矢掛教室 H29 授業料 小学生の部 学年 講座名 回数 ( 週 ) 教科 授業料 ( 月額 ) 小 2~ 小 6 小学生英語 週 1 回 英語 3,000 円 小 2 ステップアップ 週 1 回 国算 3,000 円 小 3 ステップアップ 週 1 回 国算 3,000 円 小 4

小学生の部 学年 講座名 回数 教科 授業料 ( 月額 ) 小 2~ 小 6 小学生英語 週 1 回 英語 3,000 円 小 2 ステップアップ 週 1 回 国算 3,000 円 小 3 ステップアップ 週 1 回 国算 3,000 円 小 4 ステップアップ 週 1 回 国算 3,000 円 小 5 ステップアップ 週 1 回 国算 3,000 円 小 6 スタンダード週 2 回国語 算数 8,000

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9. LiveCampus LiveCampus を利用した中間アンケート実施結果 前期中間アンケート 1. 実施日時 :2013 年 5 月 20 日 ~2013 年 5 月 31 日 2. 実施科目数 :30 科目 ( 対象者が 10 人未満の科目を除く場合 :26 科目 ) 3. 実施対象者数 ( 履修登録者数 ): 延べ 2,192 人 ( 対象者が 10 人未満の科目を除く場合 :2,174

高校生の学力向上要因の定量的分析 ( 概要 ) - ある県立高校の成績及び生活実態調査の個票データから - MJE15702 鈴木健 要旨 本研究の目的は ある埼玉県立高等学校の生徒の 入学から卒業までの 9 時点にわたり蓄積された模擬試験成績及び生活実態に関する個票データを用い 学力向上の要因を定

高校生の学力向上要因の定量的分析 ( 概要 ) - ある県立高校の成績及び生活実態調査の個票データから - MJE15702 鈴木健 要旨 本研究の目的は ある埼玉県立高等学校の生徒の 入学から卒業までの 9 時点にわたり蓄積された模擬試験成績及び生活実態に関する個票データを用い 学力向上の要因を定量的に分析し 学力向上 進学実績向上のために有効な策を探ることにある 研究仮説として 高校 1 2 年時の学習時間が

平成２０年度ＡＯ入試基本方針（案）

平成 33(2021) 年度 AO 入試 における変更について 1. 大学入試センター試験 から 大学入学共通テスト への変更 医学部 ( 医学科 保健学科 ) 及び工学部 ( 応用理工系学科 環境社会工学科 ) 平成 33(2021) 年 1 月から大学入学共通テストが実施されることに伴い, 現在大学入試センター試験を利用している医学部 ( 医学科 保健学科 ) 及び工学部 ( 応用理工系学科 環境社会工学科

別表第 1 平成 30 年度首都大学東京入学者選抜の実施教科 科目等について 個別学力検査等 欄の科目名は 平成 21 年 3 月に告示された高等学校学習指導要領に対応しています 学部 学科名 学力検査等の区分 日程 教科 大学入試センター試験の利用教科 科目名 科目名等 教科等 個別学力検査等 科

別表第 1 平成 30 年度首都大学東京入学者選抜の実施教科 科目等について 等 欄の科目名は 平成 21 年 3 月に告示された高等学校学習指導要領に対応しています 学部 学科名 学力検査等の区分 日程 教科 大学入試センター試験の利用教科 科目名 教科等 等 2 段階選抜 人文社会学部 人間社会学科 前期 国 国 国 国 注 (1) 地歴 世 B, 日 B, 地理 B, から1 地歴世 B, 日

東北芸術工科大学 2019 年度学生募集要項 [AO 編 ] アドミッション ポリシー / 募集人員アドミッション オフィス入学試験とは芸工大の選べる入学試験 8 アドミッション オフィス入学試験 試験内容 [ 出題内容 受験生持参物等 ] 自己アピールファ

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愛知教育大学教育実践総合センター紀要第 13 号,pp.127~131(February,2010) 愛知教育大学教育実践総合センター紀要第 13 号 センター試験英語リスニング導入前後における TOEIC 得点に関する調査研究 国際文化コース, 中等英語, 幼児教育を対象として 建内高昭 ( 愛知

,pp.127~131(february,2010) センター試験英語リスニング導入前後における TOEIC 得点に関する調査研究 国際文化コース, 中等英語, 幼児教育を対象として 建内高昭 ( 愛知教育大学外国語教育講座 ) 小塚良孝 ( 愛知教育大学外国語教育講座 ) An analysis of TOEIC scores before and after the introduction of

Excel で学ぶ 実験計画法データ処理入門 坂元保秀 まえがき 本テキストは, 大学の統計解析演習や研究室ゼミ生の教育の一環として, 実験計画法を理解するための序論として, 工業系の分野で収集される特性データを Microsoft Excel を用いて実践的に処理する方法を記述したものである. 当初は, 完全ランダム実験で二元配置法まで Excel 関数を利用して実施していたが, 企業の皆様から身近に解析ができる

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地域高齢者と大学の連携による現場に即応する管理栄養士の育成の実績報告 - 平成 6 年度栄養長寿教室および地域訪問栄養長寿教室の活動とその評価 - 平成 7 年 6 月 8 日 (1) はじめに食物栄養学科では管理栄養士に必要な対人指導能力の向上を図るため 平成 19 年度より 地域の高齢者を大学に招いて栄養指導と食事提供を行う栄養長寿教室を実施している 1,) 平成 5 年度からはこの栄養長寿教室を発展させ

2017 年 12 月 19 日 報道者各位 プレスリリース ~ 中学受験まであと 2 ヵ月 ~ 中高一貫校生の得意苦手科目 勉強時間 に関する調査得意科目 苦手科目ともに 数学 が 1 位 中だるみ中高一貫校生の成績を跳ね上げる 個別指導塾 WAYS を運営する株式会社メイツ ( 所在地 : 東京

~ 中学受験まであと 2 ヵ月 ~ 中高一貫校生の得意苦手科目 勉強時間 に関する調査得意科目 苦手科目ともに 数学 が 1 位 中だるみ中高一貫校生の成績を跳ね上げる 個別指導塾 WAYS を運営する株式会社メイツ ( 所在地 : 東京都新宿区 代表取締役 : 遠藤尚範 ) では 都内の中高一貫校生 ~ を対象に 得意 苦手科目と学習時間 学習環境について のアンケートを実施しました 個別指導塾

推薦入試 ( 単願 ) 平成 26 年 01 月 09 日 ( 木 ) 募集コース :α コース β コース (β 7 β 6) 募集人数 :250 名 一般入試 ( 単願 併願 ) 併願型推薦入試 ( 千葉県受験者 ) 平成 26 年 01 月 16 日 ( 木 ) 募集コース :α コース β

推薦入試 ( 単願 ) 平成 26 年 01 月 09 日 ( 木 ) 募集コース :α コース (β 7 β 6) 募集人数 :250 名 一般入試 ( 単願 併願 ) 併願型推薦入試 ( 千葉県受験者 ) 平成 26 年 01 月 16 日 ( 木 ) 募集コース :α コース (β 7 β 6) 募集人数 :245 名 1. 推薦入試 ( 単願 ) Ⅰ. 出願手続 1. 受験区分受験区分は,

1. 研究の背景 目的 背景 臼杵の町は 城下町であったこともあり 地形を上手に利用した特色のある街並みが形成されている 現在臼杵では 歴史的景観を保存 再生する街並みづくりが行われている そして中央通商店街周辺においても整備計画が持ち上がっている 目的 VR をもちいた景観シミュレーションにより

VR を用いた商店街の ビスタ景観の評価に関する研究 大分大学工学部建設工学科都市計画研究室 安東奈美 實敏江 1. 研究の背景 目的 背景 臼杵の町は 城下町であったこともあり 地形を上手に利用した特色のある街並みが形成されている 現在臼杵では 歴史的景観を保存 再生する街並みづくりが行われている そして中央通商店街周辺においても整備計画が持ち上がっている 目的 VR をもちいた景観シミュレーションにより

発表の流れ 1. 回帰分析とは? 2. 単回帰分析単回帰分析とは? / 単回帰式の算出 / 単回帰式の予測精度 <R による演習 1> 3. 重回帰分析重回帰分析とは? / 重回帰式の算出 / 重回帰式の予測精度 質的変数を含む場合の回帰分析 / 多重共線性の問題 変数選択の基準と方法 <R による

R で学ぶ 単回帰分析と重回帰分析 M2 新屋裕太 2013/05/29 発表の流れ 1. 回帰分析とは? 2. 単回帰分析単回帰分析とは? / 単回帰式の算出 / 単回帰式の予測精度 3. 重回帰分析重回帰分析とは? / 重回帰式の算出 / 重回帰式の予測精度 質的変数を含む場合の回帰分析 / 多重共線性の問題 変数選択の基準と方法 回帰分析とは?

Exploring the Art of Vocabulary Learning Strategies: A Closer Look at Japanese EFL University Students A Dissertation Submitted t

Exploring the Art of Vocabulary Learning Strategies: A Closer Look at Japanese EFL University Students MIZUMOTO, Atsushi Graduate School of Foreign Language Education and Research, Kansai University, Osaka,

( その 1) 等の配点等 試験の区分国語地歴公民数学理科 外国語小論文実技面接配点合計 その他の選抜方法等 * * 1, 2 指定校推薦 社会人 計 * * 1, 2 1, 1, 2 計 1, 2 1, 1, 2 * * 指定校推薦 社会人 計 * * 1, 2 1, 1, 2 計 1, 2 1,

別表第 1 2019( 平成 31) 年度首都大学東京入学者選抜の実施教科 科目等について 等 欄の科目名は 平成 21 年 3 月に告示された高等学校学習指導要領に対応しています 学部 学科名 学力検査等の区分 日程 教科 の利用教科 科目名科目名等 教科等 等 科目名等 2 段階選抜 人文社会学部 人間社会学科 前期 国 国 国 国 注 (1) 地歴 世 B, 日 B, 地理 B, 地歴世 B,

平成30年度シラバス作成要領

平成 30 年度 < シラバス作成要領 > 学修 教育開発センター 教育支援センター 狭山学務部 中央教育審議会 学士課程教育の構築に向けて (2008) の用語解説において シラバスは以下のように定義されています 各授業科目の詳細な授業計画 一般に 大学の授業名 担当教員名 講義目的 各回の授業内容 成績評価方法 基準 準備学習等についての具体的な指示 教科書 参考文献 履修条件等が記されており

選抜方法 1 一般入試 平成 29 年度大学入試センター試験 1 月 14 日 ( 土 ) 15 日 ( 日 ) 受験しておかなければならない科目は 一般入試で受験できる学部 学科 専攻によって様々です 個別学力検査等 前期日程 全学部平成 29 年 2 月 25 日 ( 土 ) 個別学力検査等 後

選抜方法 1 一般入試 平成 29 年度大学入試センター試験 1 月 14 日 ( 土 ) 15 日 ( 日 ) 受験しておかなければならない科目は 一般入試で受験できる学部 学科 専攻によって様々です 個別学力検査等 前期日程 全学部平成 29 年 個別学力検査等 後期日程 看護学部 情報科学部平成 29 年 3 月 12 日 ( 日 ) 一般入試 ( 前期日程 ) の実施教科 科目等について 一般入試(

ヘルメスの翼に

2021 年度青森県立保健大学入学者選抜に係る変更について ( 予告 ) 2021 年度青森県立保健大学入学者選抜 (2020 年度実施 ) を次のとおり変更する予定ですの で お知らせいたします なお この他の変更内容については 随時 本学ホームページ等で公表する予定です 1 定員 募集人員につい

2021 年度青森県立保健大学入学者選抜に係る変更について 予告 2021 年度青森県立保健大学入学者選抜 2020 年度実施 を次のとおり変更する予定ですの で お知らせいたします なお この他の変更内容については 随時 本学ホームページ等で公表する予定です 1 定員 募集人員について 定員 募集人員は 別紙 1 定員 募集人員の変更について のとおり変更します 2 入試区分について入試区分は 次のとおりとなります

香川大学教育研究 図 3は e-learning で教材となる教科書の難易度についてである 全学部共通の教材なので 学部によっては やや易しすぎたのかもしれない 一方図 4は担当教員が各学部の特性を考慮して選択した教科書の難易度である 図 5は英語の学習に費やす時間を尋ねたものである 30 分もしく

全学共通科目英語に関するアンケート調査と TOEIC スコア 全学共通科目英語に関するアンケート調査と TOEIC スコア 長井克己 ( 香川大学教育開発センター ) 1. 香川大学全学共通科目英語のカリキュラム 本学では全学共通科目外国語科目の卒業要件として英語を6 単位履修する学生が大部分を占め その場合 1 年生で4 単位 2 年生で2 単位を修得するのが標準的である この6 単位を構成する

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Microsoft Word _前提条件など、登録時に注意を要する科目一覧.docx

前提条件など 登録時に注意を要する科目一覧 作成日 :2018 年 2 月 14 日 最終更新日 :2019 年 3 月 4 日 1. 専門基礎科目 ミクロ経済学 マクロ経済学 基礎経済学 修得者のみ登録可 国際貿易論 貿易論 (~2013) 修得済の者は登録不可 2. 専門教育科目 簿記 簿記 回帰分析初級 A 回帰分析初級 B 基礎会計学 修得者 または 日商簿記検定 3 級 程度の知識を有する者のみ登録可

厚生労働科学研究費補助金（循環器疾患等生活習慣病対策総合研究事業）

厚生労働科学研究費補助金 ( 循環器疾患 糖尿病等生活習慣病対策総合研究事業 ) 分担研究報告書 健康寿命の全国推移の算定 評価に関する研究 評価方法の作成と適用の試み 研究分担者橋本修二藤田保健衛生大学医学部衛生学講座 教授 研究要旨健康寿命の推移について 平均寿命の増加分を上回る健康寿命の増加 ( 健康日本 21( 第二次 ) の目標 ) の達成状況の評価方法を開発 提案することを目的とした 本年度は

東京大学推薦入試ＦＡＱ

東京大学推薦入試 FAQ 2014 年 5 月 2014 年 5 月 20 日 Ⅰ 推薦入試の目的等について... 2 1. 推薦入試の目的について... 2 2. 前期日程試験との関係について... 3 Ⅱアドミッション ポリシー 出願資格 募集人員 選抜方法等について... 3 1. アドミッション ポリシーについて... 3 2. 出願資格について... 3 3. 募集人員について... 4

2. 募集人員 学部学科 課程入学定員 国際教養学部 工学部 園芸学部 薬学部 国際教養学科 90 文学部 人文学科 170 法政経学部 法政経学科 370 教育学部 学校教員養成課程 390 数学 情報数理学科 44 物理学科 39 理学部 化学科 39 生物学科 39 地球科学科 39 計 20

2. 学部学科 課程入学定員 国際教養学部 工学部 園芸学部 薬学部 国際教養学科 90 文学部 人文学科 170 法政経学部 法政経学科 370 教育学部 学校教員養成課程 390 数学 情報数理学科 44 物理学科 39 理学部 化学科 39 生物学科 39 地球科学科 39 計 200 総合工学科 620 園芸学科 64 応用生命化学科 31 緑地環境学科 66 食料資源経済学科 29 薬学科

Microsoft Word - 保健医療統計学112817完成版.docx

講義で使用するので テキスト ( 地域診断のすすめ方 ) を必ず持参すること 5 4 統計処理のすすめ方 ( テキスト P. 134 136) 1. 6つのステップ 分布を知る ( 度数分布表 ヒストグラム ) 基礎統計量を求める Ø 代表値 Ø バラツキ : 範囲 ( 最大値 最小値 四分位偏位 ) 分散 標準偏差 標準誤差 集計する ( 単純集計 クロス集計 ) 母集団の情報を推定する ( 母平均

(2) 国語科 国語 A 国語 A においては 平均正答率が平均を上回っている 国語 A の正答数の分布では 平均に比べ 中位層が薄く 上位層 下位層が厚い傾向が見られる 漢字を読む 漢字を書く 設問において 平均正答率が平均を下回っている 国語 B 国語 B においては 平均正答率が平均を上回って

小学校 6 年生児童の保護者の皆様 平成 26 年 10 月 3 日 立明野小学校長岡部吉則 平成 26 年度学力 学習状況調査の調査結果について 秋冷の候 保護者の皆様におかれましては ますます御清栄のことと拝察申し上げます また 日頃からの教育活動に対しまして 御理解と御協力をいただき感謝申し上げます さて 本年 4 月 22 日 ( 火 ) に実施しました学力 学習状況調査の結果が本年 8 月末に北海道教育委員会から公表され

本日の内容 相関関係散布図 相関係数偏相関係数順位相関係数 単回帰分析 対数目盛 2

2 群の関係を把握する方法 ( 相関分析 単回帰分析 ) 2018 年 10 月 2, 4 日データサイエンス研究所伊藤嘉朗 本日の内容 相関関係散布図 相関係数偏相関係数順位相関係数 単回帰分析 対数目盛 2 相関分析 ( 散布図 ) セールスマンの訪問回数と売上高 訪問回数 売上高 38 523 25 384 73 758 82 813 43 492 66 678 38 495 29 418 71

プレゼンテーションとは プレゼンテーションの構成

プレゼンテーションとは 4 2 5 3 5 2 6 2 7 3 8 2 8 3 9 4 9 5 0 6 0 7 8 4 2 2 3 プレゼンテーションの構成 4 2 5 2 7 2 9 3 2 2 22 3 23 4 24 5 25 6 25 7 27 8 28 9 28 4 30 2 3 3 32 4 34 5 34 6 35 5 36 2 37 3 38 4 40 5 4 6 4 6 42 プレゼンテーションの実施

日心TWS

2017.09.22 (15:40~17:10) 日本心理学会第 81 回大会 TWS ベイジアンデータ解析入門 回帰分析を例に ベイジアンデータ解析 を体験してみる 広島大学大学院教育学研究科平川真 ベイジアン分析のステップ (p.24) 1) データの特定 2) モデルの定義 ( 解釈可能な ) モデルの作成 3) パラメタの事前分布の設定 4) ベイズ推論を用いて パラメタの値に確信度を再配分ベイズ推定

人間生活学研究第 7 号 2016 座を受講した際に 講座に対する課題などを受講者に自由に指摘してもらい 適宜改善を進めている 将来的には その成果を授業の中で活かし 多くの学生に還元する予定である 受講対象受講対象は 統計処理を利用する機会が多くあると考えられる健康栄養学科の学生で 希望者を募集し

身近なデータを用いた基礎統計教育の試み 身近なデータを用いた基礎統計教育の試み 高原尚志 1 * 近年 インターネットを通じて大量のデータを取得することができるようになり 取得したデータを処理する ( ビッグデータ解析 ) ための能力が求められている しかし ビッグデータ解析を行うためには インターネット上から目的に合ったデータを取得する能力と取得したデータを適切に解析する統計処理の能力が必要になる

夏季五輪の メダル獲得要因はなにか

1 夏季五輪の メダル獲得要因はなにか 富山大学経済学部 山田ゼミ 発表の流れ 2 1. イントロダクション ~ QUIZ TOKYO 2020 ~ 2. 研究内容 研究方法の紹介 3. 分析結果 重回帰分析を用いた分析 ダミー変数の導入による分析 4. 考察 推測 研究の動機なぜこの研究をしようと思ったか 3 東京五輪の開催 メダル獲得数の分析への興味 統計学で学習した分析方法の利用 夏季五輪での日本のメダル獲得数の推移

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持続血糖測定 (CGM) による平均血糖 血糖変動と血糖コントロール指標の関連 自治医科大学内科学講座内分泌代謝学部門 准教授長坂昌一郎 ( 共同研究者 ) 自治医科大学内分泌代謝学部門 助教出口亜希子 自治医科大学内分泌代謝学部門 研究生槌田武史 筑波大学体育科学系 助教緒形 ( 大下 ) ひとみ 筑波大学体育科学系 教授徳山薫平 はじめに平均血糖の指標であるHbA1cの低下により 糖尿病細小血管合併症は抑制される

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調達価格と仕様の 統計的分析による価格関数 関 購買 NW 会 Student 2017.09.02 本紙で取り扱う問題認識 : 適正な調達価格の検討や サプライヤと協働するコストダウン活動には コスト構造 ( 材料費 加 費 管理費 償却費 物流費等 ) の把握や仕様による価格査定 が求められる また 社が商談活動中の案件で 積検討にあたりサプライヤーの 積もりもない状況で資材部に仕様から 込み価格の回答を求められる場合もある

3. 一般入試における大学入試センター試験の利用教科 科目及び個別学力検査等の出題教科 科目について 教科 科目名等大学入試センター試験の利用教科 科目名個別学力検査等 ( 前期日程 ) 個別学力検査等 ( 後期日程 ) 学部 学科 課程等教科科目名等 注 教科科目名等教科科目名等国語 国語 人間形

平成 27 年度横浜国立大学入学者選抜における出題教科 科目等について ( 予告 ) 横浜国立大学では, 平成 27 年度入学者選抜における出題教科 科目等について, 以下のとおり予告します 詳細は 平成 27 年度入学者選抜要項 ( 平成 26 年 7 月公表 ) にて確認してください なお, 内容は現時点のものであり, 今後変更する可能性がありますので, 本学からの発表にご注意ください 1. 大学入試センター試験について

スライド 1

都市環境計画 都市環境計画のための 調査 分析 調査 分析手法の概論分析 ( 主に多変量解析 ) の概論 試験想定問題 多変量解析手法について以下のキーワードを用いて説明せよ 定量データ ( 量的データ ), 定性データ ( 質的データ ) 目的変数 ( 従属変数 ), 説明変数 ( 独立変数 ), 重回帰分析, 判別分析, 因子分析, 数量化 Ⅰ 類, 数量化 Ⅱ 類, 数量化 Ⅲ 類 利用者の利用実態や評価構造の解明等に関する研究

センター試験利用入試 ( 前期 ) 科目型 地域環境科学部 森林総合科学科 素点 50 点を 00 ( 00 点に換算 ) 0 0( 素点 ) 1 科目選択 0 0( 素点 ) 数学 からの 1 科目選択において 複数科目を受験した場合は 得点の高い科目を合否判定に用います 1 科目選択 0 0(

センター試験利用入試Q&A センター試験利用入試 ( 前期 ) 科目型 農学部 農学科 素点 50 点を 00 ( 00 点に換算 ) 化学 0 0( 素点 ) 生物 0 0( 素点 ) 1 科目選択 0 0( 素点 ) 国語 数学 からの 1 科目選択において 複数科目を受験した場合は 得点の最も高い科目を合否判定に用います 動物科学科 / 生物資源開発学科 素点 50 点を 00 ( 00 点に換算

Microsoft Word - SPSS_Manual_I.doc

SPSS の使い方 ( 改訂版 20071019) 齋藤雄志 このSPSS マニュアルには 初級用 ( 第 Ⅰ 部 = 情報リテラシー演習 2 用 ) のみが含まれています 第 Ⅱ 部は情報リテラシー演習 2 では使いません 時間などの関係で 各クラスが以下のとおりに演習を行えない場合もあります 担当教員の指示に従ってください 第 Ⅰ 部 SPSS の使い方 ( 初級 情報リテラシー演習用 ) 進め方