【情報Ⅰの数学対策】論理・確率・統計の基本をわかりやすく解説！

「情報I」の数学的要素を徹底解説！苦手な人でも大丈夫

「情報I」で必要な数学的知識

「情報I」では、数学の基礎的な知識が必要になります。主に以下の分野が重要です：

1. 数列
2. 確率
3. 統計
4. 論理

これらの分野は、データ分析やアルゴリズムの理解に直結します。しかし、難しい計算は出題されないので安心してください。

数列：等差数列と等比数列を中心に

数列は、プログラミングのループ処理と密接に関連しています。

等差数列：一定の数を足していく数列
例：1, 3, 5, 7, 9, …（公差2）

等比数列：一定の数を掛けていく数列
例：2, 4, 8, 16, 32, …（公比2）

これらの数列の和や一般項を求める問題が出題されることがあります。

確率：基本的な確率計算

確率は、データの予測や分析に使われます。

基本的な確率：起こりうる場合の数 ÷ 全ての場合の数

例：サイコロを振って3の目が出る確率 = 1 ÷ 6

統計：平均値、中央値、最頻値

統計は、大量のデータを扱う際に重要です。

• 平均値：全データの合計 ÷ データの個数
• 中央値：データを順に並べたときの真ん中の値
• 最頻値：最も多く出現する値

論理：AND、OR、NOTの基本

論理演算は、プログラミングの条件分岐で使われます。

• AND：両方が真のときのみ真
• OR：どちらかが真なら真
• NOT：真偽を反転

試作問題からピックアップ：数学的思考を使う問題例

試作問題から、以下のような数学的思考を使う問題が出題されています：

1. データの分布を表す箱ひげ図の読み取り
2. 2進数と10進数の変換
3. 論理演算を使った条件分岐の理解

「情報I」の問題に数学を応用するヒントとテクニック

1. グラフや図の活用：データの傾向を視覚的に捉える
2. 順序立てて考える：問題を小さな段階に分けて解く
3. 具体例で考える：抽象的な概念を具体的な例に置き換える
4. パターンを見つける：数列や繰り返しの規則性を探す

まとめ

「情報I」の数学的要素は、難しい計算よりも、基本的な概念の理解と応用が重要です。日常生活の中で数学的な考え方を意識することで、自然と「情報I」の問題に対応できる力が身につきます。

数学が苦手な人も、基礎からじっくり取り組めば必ず克服できます。「情報I」の学習を通じて、数学の実用的な側面を体感し、苦手意識を払拭しましょう！