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学ぶ目的
分布を見る
データを読むときは、まず値がどのように散らばっているか(分布)を見ます。ヒストグラムは、値をいくつかの区間に分けて、区間ごとの個数を棒で表したグラフです。
代表値
- 平均値 … 全部を足して個数で割った値。飛び抜けた値に引っぱられやすい
- 中央値 … 小さい順に並べたときの真ん中の値。飛び抜けた値に強い
- 最頻値 … いちばん多く出てくる値
例えば 3、5、5、6、8、9、20 の平均値は8、中央値は6、最頻値は5です。
ばらつき
- 分散 … 平均からの差を2乗して平均した値
- 標準偏差 … 分散の平方根。元のデータと同じ単位になる
- 範囲と四分位 … 最大と最小の差、真ん中の50%の広がり
標準化と偏差値
平均を引いて標準偏差で割ると、単位の違うデータを比べられます。偏差値は「50 + 10 × 標準化した値」です。
箱ひげ図と誤差
箱ひげ図は、最小値、四分位、中央値、最大値を1つの図にまとめます。測った値には誤差が含まれることも忘れないようにします。
試験での問われ方
計算では、平均との差の2乗や個数での割り算のもれが、そのまま誤りの選択肢になります。読み取りでは、分布を見ない思い込みに気をつけます。平均と中央値が大きく違うときは、外れ値を探します。
このレクチャーで学ぶこと
- ヒストグラムで分布の形を見る
- 平均値・中央値・最頻値の計算と使い分け
- 分散・標準偏差の計算と、標準化・偏差値
- 箱ひげ図の読み方と、測った値の誤差
質問
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#1
未完了
試験の全体像と学び方 ― 100問100分のCBTと、4つのスキル領域をつかむ
#2
未完了
社会の中のデータとAI ― データの種類と、活用の広がりを説明する
#3
未完了
データを読む ― 代表値とばらつきを、手で計算して確かめる
#4
未完了
相関と因果、標本の取り方 ― 数字の関係を正しく読み、偏りを見抜く
#5
未完了
確率と推定・検定 ― 条件付き確率と、検定の考え方をつかむ
#6
未完了
数学の基礎 ― ベクトル・行列・微分・集合を、分析の道具として読む
#7
未完了
データの可視化 ― 目的に合うグラフを選び、誤解を招く表現を見抜く
#8
未完了