Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
2024年度春学期 統計学 第5回 分布をまとめる (2024. 5. 9)
Search
Akira Asano
PRO
April 30, 2024
Education
1
270
2024年度春学期 統計学 第5回 分布をまとめる (2024. 5. 9)
関西大学総合情報学部 統計学(担当・浅野晃)
http://racco.mikeneko.jp/Kougi/2024s/STAT/
Akira Asano
PRO
April 30, 2024
Tweet
Share
More Decks by Akira Asano
See All by Akira Asano
2025年度秋学期 画像情報処理 第8回 行列の直交変換と基底画像 (2025. 11. 14)
akiraasano
PRO
0
4
2025年度秋学期 応用数学(解析) 第7回 2階線形微分方程式(2) (2025. 11. 14)
akiraasano
PRO
0
5
2025年度秋学期 画像情報処理 第6回 ベクトルと行列について(数学の補足説明・第2部の準備),高速フーリエ変換 (2025. 10. 31)
akiraasano
PRO
0
6
2025年度秋学期 画像情報処理 第7回 主成分分析とKarhunen-Loève変換 (2025. 11. 7)
akiraasano
PRO
0
9
2025年度秋学期 応用数学(解析) 第6回 変数分離形の変形 (2025. 10. 31)
akiraasano
PRO
0
11
2025年度秋学期 応用数学(解析) 第7回 2階線形微分方程式(1) (2025. 11. 7)
akiraasano
PRO
0
15
2025年度秋学期 画像情報処理 第5回 離散フーリエ変換,フーリエ変換の実例と関連する話題 (2025. 10. 31)
akiraasano
PRO
0
28
2025年度秋学期 応用数学(解析) 第5回 微分方程式とは・変数分離形 (2025. 10. 31)
akiraasano
PRO
0
37
2025年度秋学期 応用数学(解析) 第4回 収束とは何か,ε-δ論法 (2025. 10. 17)
akiraasano
PRO
0
45
Other Decks in Education
See All in Education
Entrepreneurship minor course at HSE 2025
karlov
0
110
ÉTICA, INCLUSIÓN, EDUCACIÓN INTEGRAL Y NEURODERECHOS EN EL CONTEXTO DEL NEUROMANAGEMENT
jvpcubias
0
120
授業レポート:共感と協調のリーダーシップ(2025年上期)
jibunal
1
140
[Segah 2025] Gamified Interventions for Composting Behavior in the Workplace
ezefranca
0
220
DIP_1_Introduction
hachama
0
280
~キャラ付け考えていますか?~ AI時代だからこそ技術者に求められるセルフブランディングのすゝめ
masakiokuda
7
520
ハッカソンを活用したモノづくり教育について
yusk1450
PRO
2
120
JavaScript - Lecture 6 - Web Technologies (1019888BNR)
signer
PRO
0
3k
「実践的探究」を志向する日本の教育研究における近年の展開 /jera2025
kiriem
0
130
吉岡研究室紹介(2025年度)
kentaroy47
0
540
HCI and Interaction Design - Lecture 2 - Human-Computer Interaction (1023841ANR)
signer
PRO
0
1.4k
GOVERNOR ADDRESS:2025年9月29日合同公式訪問例会:2720 Japan O.K. ロータリーEクラブ、2025年10月6日卓話:藤田 千克由 氏(国際ロータリー第2720地区 2025-2026年度 ガバナー・大分中央ロータリークラブ・大分トキハタクシー(株)顧問)
2720japanoke
0
680
Featured
See All Featured
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
40
2.1k
The Language of Interfaces
destraynor
162
25k
Writing Fast Ruby
sferik
630
62k
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
4.9k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
72
11k
Balancing Empowerment & Direction
lara
5
710
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
36
7k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
225
10k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
31
6.3k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
463
33k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.7k
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
6.6k
Transcript
関西大学総合情報学部 浅野 晃 統計学 2024年度春学期 第5回 分布をまとめる ― 記述統計量(平均・分散など)
代表値🤔🤔
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 代表値とは 3 統計学が相手にするのは,「分布」しているデータ 「大般若会」で経典を翻すだけで「読む」ように, データも一目見るだけで内容がわかればいいけれど… ※大般若会(だいはんにゃえ)とは,600巻に及ぶ「大般若経」を, 僧侶が翻すことで「読む」という儀式です。 (講義ウェブサイトにあるリンク先を参照してください)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 代表値とは 4 現実には,人間は,数字をざっと眺める だけで一瞬で理解できるほど,賢くありません •ひとつの数にまとめる •図示する(ヒストグラム) そこで
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 代表値とは 4 現実には,人間は,数字をざっと眺める だけで一瞬で理解できるほど,賢くありません •ひとつの数にまとめる •図示する(ヒストグラム) そこで
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 代表値とは 4 現実には,人間は,数字をざっと眺める だけで一瞬で理解できるほど,賢くありません •ひとつの数にまとめる [代表値] 数字で表されていれば,計算ができる •図示する(ヒストグラム)
そこで
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 平均 5 とくに[算術平均]は代表的な代表値 算術平均 = (データの総和) ÷ (数値の個数)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 平均 5 とくに[算術平均]は代表的な代表値 算術平均 = (データの総和) ÷ (数値の個数)
↑ ” / ”でも同じ意味 (÷よりもよく用います)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 算術? 6 算術平均以外にも,「幾何平均」「調和平均」というものもあります 算術平均 = (データの総和)÷(数値の個数) 幾何平均 =
(データ全部の積)の,(数値の個数)乗根 1 1 √2 面積2 面積1 面積1 √(ルート,2乗根)が出てくるのは幾何の問題です
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 算術? 6 算術平均以外にも,「幾何平均」「調和平均」というものもあります この講義では,以後「平均」といえば算術平均のことです。 算術平均 = (データの総和)÷(数値の個数) 幾何平均
= (データ全部の積)の,(数値の個数)乗根 1 1 √2 面積2 面積1 面積1 √(ルート,2乗根)が出てくるのは幾何の問題です
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 算術平均を式で書くと 7 データ x1, x2, . . .
, xn , 数値の個数(データサイズ)n のとき, 平均 ¯ x = x1 + x2 + · · · + xn n = 1 n n i=1 xi ※Σは「合計」を表す記号です。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 算術平均を式で書くと 7 データ x1, x2, . . .
, xn , 数値の個数(データサイズ)n のとき, 平均 ¯ x = x1 + x2 + · · · + xn n = 1 n n i=1 xi ※「エックスバー」と読んでください。「バー」は平均を表すのによく用います。 ※Σは「合計」を表す記号です。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 算術平均を式で書くと 7 データ x1, x2, . . .
, xn , 数値の個数(データサイズ)n のとき, 平均 ¯ x = x1 + x2 + · · · + xn n = 1 n n i=1 xi 和 ※「エックスバー」と読んでください。「バー」は平均を表すのによく用います。 ※Σは「合計」を表す記号です。 ※もし日本人がΣ記号を発明していたら,きっと「和」と書いていたことでしょう。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 データサイズ? 8 「データ」という言葉は,数値の集まりをさす (1つ1つの数値をさすのではない) データの中に含まれる数値の個数をデータの大きさ(サイズ)という ※データの数とはいいません。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 データサイズ? 8 「データ」という言葉は,数値の集まりをさす (1つ1つの数値をさすのではない) データの中に含まれる数値の個数をデータの大きさ(サイズ)という 家族(family)という言葉に似ている ※データの数とはいいません。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 データサイズ? 8 「データ」という言葉は,数値の集まりをさす (1つ1つの数値をさすのではない) データの中に含まれる数値の個数をデータの大きさ(サイズ)という 家族(family)という言葉に似ている ※データの数とはいいません。 ※人数の多い家族は「大家族」といい,「多家族」とはいいません。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から平均を求める 9 度数分布とは,こんなやつでした
以上 未満 階級値 度数 相対度数 15 25 20 4 0.08 (8%) 25 35 30 3 0.06 (6%) 35 45 40 3 0.06 (6%) 45 55 50 8 0.16 (16%) 55 65 60 12 0.24 (24%) 65 75 70 8 0.16 (16%) 75 85 80 9 0.18 (18%) 85 95 90 3 0.06 (6%) x x x 計 計 50 1 (100%)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から平均を求める 10 平均 = (データの合計) / (データサイズ)
以上 未満 階級値 度数 相対度数 15 25 20 4 0.08 (8%) 25 35 30 3 0.06 (6%) 35 45 40 3 0.06 (6%) 45 55 50 8 0.16 (16%) 55 65 60 12 0.24 (24%) 65 75 70 8 0.16 (16%) 75 85 80 9 0.18 (18%) 85 95 90 3 0.06 (6%) x x x 計 計 50 1 (100%)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から平均を求める 10 平均 = (データの合計) / (データサイズ)
以上 未満 階級値 度数 相対度数 15 25 20 4 0.08 (8%) 25 35 30 3 0.06 (6%) 35 45 40 3 0.06 (6%) 45 55 50 8 0.16 (16%) 55 65 60 12 0.24 (24%) 65 75 70 8 0.16 (16%) 75 85 80 9 0.18 (18%) 85 95 90 3 0.06 (6%) x x x 計 計 50 1 (100%)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から平均を求める 10 平均 = (データの合計) / (データサイズ)
以上 未満 階級値 度数 相対度数 15 25 20 4 0.08 (8%) 25 35 30 3 0.06 (6%) 35 45 40 3 0.06 (6%) 45 55 50 8 0.16 (16%) 55 65 60 12 0.24 (24%) 65 75 70 8 0.16 (16%) 75 85 80 9 0.18 (18%) 85 95 90 3 0.06 (6%) x x x 計 計 50 1 (100%) ひとつの階級に入っている数値は, みな「階級値と同じ」とみなすから,
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から平均を求める 10 平均 = (データの合計) / (データサイズ)
以上 未満 階級値 度数 相対度数 15 25 20 4 0.08 (8%) 25 35 30 3 0.06 (6%) 35 45 40 3 0.06 (6%) 45 55 50 8 0.16 (16%) 55 65 60 12 0.24 (24%) 65 75 70 8 0.16 (16%) 75 85 80 9 0.18 (18%) 85 95 90 3 0.06 (6%) x x x 計 計 50 1 (100%) ひとつの階級に入っている数値は, みな「階級値と同じ」とみなすから, ひとつの階級には,「階級値」と同じ数値が, 度数(個)あるとみなされる
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から平均を求める 10 平均 = (データの合計) / (データサイズ)
以上 未満 階級値 度数 相対度数 15 25 20 4 0.08 (8%) 25 35 30 3 0.06 (6%) 35 45 40 3 0.06 (6%) 45 55 50 8 0.16 (16%) 55 65 60 12 0.24 (24%) 65 75 70 8 0.16 (16%) 75 85 80 9 0.18 (18%) 85 95 90 3 0.06 (6%) x x x 計 計 50 1 (100%) ひとつの階級に入っている数値は, みな「階級値と同じ」とみなすから, ひとつの階級には,「階級値」と同じ数値が, 度数(個)あるとみなされる よって,ひとつの階級の数値の合計は, 「階級値×度数」で表される
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から平均を求める 10 平均 = (データの合計) / (データサイズ)
以上 未満 階級値 度数 相対度数 15 25 20 4 0.08 (8%) 25 35 30 3 0.06 (6%) 35 45 40 3 0.06 (6%) 45 55 50 8 0.16 (16%) 55 65 60 12 0.24 (24%) 65 75 70 8 0.16 (16%) 75 85 80 9 0.18 (18%) 85 95 90 3 0.06 (6%) x x x 計 計 50 1 (100%) =((階級値×度数)の合計)/(データサイズ) ひとつの階級に入っている数値は, みな「階級値と同じ」とみなすから, ひとつの階級には,「階級値」と同じ数値が, 度数(個)あるとみなされる よって,ひとつの階級の数値の合計は, 「階級値×度数」で表される
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から平均を求める 11 平均 = (データの合計) / (データサイズ)
以上 未満 階級値 度数 相対度数 15 25 20 4 0.08 (8%) 25 35 30 3 0.06 (6%) 35 45 40 3 0.06 (6%) 45 55 50 8 0.16 (16%) 55 65 60 12 0.24 (24%) 65 75 70 8 0.16 (16%) 75 85 80 9 0.18 (18%) 85 95 90 3 0.06 (6%) x x x 計 計 50 1 (100%) = ((階級値×度数)の合計) / (データサイズ)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から平均を求める 11 平均 = (データの合計) / (データサイズ)
以上 未満 階級値 度数 相対度数 15 25 20 4 0.08 (8%) 25 35 30 3 0.06 (6%) 35 45 40 3 0.06 (6%) 45 55 50 8 0.16 (16%) 55 65 60 12 0.24 (24%) 65 75 70 8 0.16 (16%) 75 85 80 9 0.18 (18%) 85 95 90 3 0.06 (6%) x x x 計 計 50 1 (100%) = ((階級値×度数)の合計) / (データサイズ) かけ算(×)と割り算( / )について, カッコ”( )”の位置をかえる
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から平均を求める 11 平均 = (データの合計) / (データサイズ)
以上 未満 階級値 度数 相対度数 15 25 20 4 0.08 (8%) 25 35 30 3 0.06 (6%) 35 45 40 3 0.06 (6%) 45 55 50 8 0.16 (16%) 55 65 60 12 0.24 (24%) 65 75 70 8 0.16 (16%) 75 85 80 9 0.18 (18%) 85 95 90 3 0.06 (6%) x x x 計 計 50 1 (100%) = [階級値 × (度数 / データサイズ)]の合計 = ((階級値×度数)の合計) / (データサイズ) かけ算(×)と割り算( / )について, カッコ”( )”の位置をかえる
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から平均を求める 12
以上 未満 階級値 度数 相対度数 15 25 20 4 0.08 (8%) 25 35 30 3 0.06 (6%) 35 45 40 3 0.06 (6%) 45 55 50 8 0.16 (16%) 55 65 60 12 0.24 (24%) 65 75 70 8 0.16 (16%) 75 85 80 9 0.18 (18%) 85 95 90 3 0.06 (6%) x x x 計 計 50 1 (100%) 平均 = (データの合計) / (データサイズ) = [階級値 × (度数 / データサイズ)]の合計
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から平均を求める 12
以上 未満 階級値 度数 相対度数 15 25 20 4 0.08 (8%) 25 35 30 3 0.06 (6%) 35 45 40 3 0.06 (6%) 45 55 50 8 0.16 (16%) 55 65 60 12 0.24 (24%) 65 75 70 8 0.16 (16%) 75 85 80 9 0.18 (18%) 85 95 90 3 0.06 (6%) x x x 計 計 50 1 (100%) 平均 = (データの合計) / (データサイズ) = [階級値 × (度数 / データサイズ)]の合計
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から平均を求める 12 (度数 / データサイズ)のことを 「相対度数」という
以上 未満 階級値 度数 相対度数 15 25 20 4 0.08 (8%) 25 35 30 3 0.06 (6%) 35 45 40 3 0.06 (6%) 45 55 50 8 0.16 (16%) 55 65 60 12 0.24 (24%) 65 75 70 8 0.16 (16%) 75 85 80 9 0.18 (18%) 85 95 90 3 0.06 (6%) x x x 計 計 50 1 (100%) 平均 = (データの合計) / (データサイズ) = [階級値 × (度数 / データサイズ)]の合計
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から平均を求める 12 =[階級値×相対度数]の合計 (度数 / データサイズ)のことを 「相対度数」という
以上 未満 階級値 度数 相対度数 15 25 20 4 0.08 (8%) 25 35 30 3 0.06 (6%) 35 45 40 3 0.06 (6%) 45 55 50 8 0.16 (16%) 55 65 60 12 0.24 (24%) 65 75 70 8 0.16 (16%) 75 85 80 9 0.18 (18%) 85 95 90 3 0.06 (6%) x x x 計 計 50 1 (100%) 平均 = (データの合計) / (データサイズ) = [階級値 × (度数 / データサイズ)]の合計
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から平均を求める 13 テキストに載っている別の例で, 計算してみましょう 階級 階級値 相対度数 0
~ 9(点) 5 0.04 10 ~ 19 15 0.16 20 ~ 29 25 0.08 30 ~ 39 35 0.12 40 ~ 49 45 0.10 50 ~ 59 55 0.10 60 ~ 69 65 0.12 70 ~ 79 75 0.08 80 ~ 89 85 0.18 90 ~ 100 95 0.02 合計 1.0
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から平均を求める 14 各階級で, [階級値×相対度数]を求めて 合計する 階級 階級値 相対度数
階級値×相対度数 0 ~ 9(点) 5 0.04 10 ~ 19 15 0.16 20 ~ 29 25 0.08 30 ~ 39 35 0.12 40 ~ 49 45 0.10 50 ~ 59 55 0.10 60 ~ 69 65 0.12 70 ~ 79 75 0.08 80 ~ 89 85 0.18 90 ~ 100 95 0.02 合計 1.0
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から平均を求める 14 各階級で, [階級値×相対度数]を求めて 合計する 5×0.04 = 0.2
階級 階級値 相対度数 階級値×相対度数 0 ~ 9(点) 5 0.04 10 ~ 19 15 0.16 20 ~ 29 25 0.08 30 ~ 39 35 0.12 40 ~ 49 45 0.10 50 ~ 59 55 0.10 60 ~ 69 65 0.12 70 ~ 79 75 0.08 80 ~ 89 85 0.18 90 ~ 100 95 0.02 合計 1.0
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から平均を求める 14 各階級で, [階級値×相対度数]を求めて 合計する 5×0.04 = 0.2
階級 階級値 相対度数 階級値×相対度数 0 ~ 9(点) 5 0.04 10 ~ 19 15 0.16 20 ~ 29 25 0.08 30 ~ 39 35 0.12 40 ~ 49 45 0.10 50 ~ 59 55 0.10 60 ~ 69 65 0.12 70 ~ 79 75 0.08 80 ~ 89 85 0.18 90 ~ 100 95 0.02 合計 1.0 15×0.16 = 2.4
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から平均を求める 14 各階級で, [階級値×相対度数]を求めて 合計する 5×0.04 = 0.2
階級 階級値 相対度数 階級値×相対度数 0 ~ 9(点) 5 0.04 10 ~ 19 15 0.16 20 ~ 29 25 0.08 30 ~ 39 35 0.12 40 ~ 49 45 0.10 50 ~ 59 55 0.10 60 ~ 69 65 0.12 70 ~ 79 75 0.08 80 ~ 89 85 0.18 90 ~ 100 95 0.02 合計 1.0 15×0.16 = 2.4 25×0.08 = 2.0 35×0.12 = 4.2 45×0.10 = 4.5 55×0.10 = 5.5 65×0.12 = 7.8 75×0.08 = 6.0 85×0.18 = 15.3 95×0.02 = 1.9
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から平均を求める 14 各階級で, [階級値×相対度数]を求めて 合計する 5×0.04 = 0.2
階級 階級値 相対度数 階級値×相対度数 0 ~ 9(点) 5 0.04 10 ~ 19 15 0.16 20 ~ 29 25 0.08 30 ~ 39 35 0.12 40 ~ 49 45 0.10 50 ~ 59 55 0.10 60 ~ 69 65 0.12 70 ~ 79 75 0.08 80 ~ 89 85 0.18 90 ~ 100 95 0.02 合計 1.0 15×0.16 = 2.4 25×0.08 = 2.0 35×0.12 = 4.2 45×0.10 = 4.5 55×0.10 = 5.5 65×0.12 = 7.8 75×0.08 = 6.0 85×0.18 = 15.3 95×0.02 = 1.9 合計 49.8
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から平均を求める 14 各階級で, [階級値×相対度数]を求めて 合計する 5×0.04 = 0.2
階級 階級値 相対度数 階級値×相対度数 0 ~ 9(点) 5 0.04 10 ~ 19 15 0.16 20 ~ 29 25 0.08 30 ~ 39 35 0.12 40 ~ 49 45 0.10 50 ~ 59 55 0.10 60 ~ 69 65 0.12 70 ~ 79 75 0.08 80 ~ 89 85 0.18 90 ~ 100 95 0.02 合計 1.0 15×0.16 = 2.4 25×0.08 = 2.0 35×0.12 = 4.2 45×0.10 = 4.5 55×0.10 = 5.5 65×0.12 = 7.8 75×0.08 = 6.0 85×0.18 = 15.3 95×0.02 = 1.9 合計 49.8 これが平均
分散と標準偏差🤔🤔
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 「ばらつき」を数字で 16 分布は,大小ばらばらな数値からなるデータ では,どのくらいばらばらかを,数字で表そう A: 0, 3, 3,
5, 5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 C: 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 7 A, B, Cは,いずれも10個の数値からなるデータです。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 「ばらつき」を数字で 16 分布は,大小ばらばらな数値からなるデータ では,どのくらいばらばらかを,数字で表そう A: 0, 3, 3,
5, 5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 C: 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 7 平均はどれも5 A, B, Cは,いずれも10個の数値からなるデータです。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 「ばらつき」を数字で 16 分布は,大小ばらばらな数値からなるデータ では,どのくらいばらばらかを,数字で表そう A: 0, 3, 3,
5, 5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 C: 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 7 では,どう違う? 平均はどれも5 A, B, Cは,いずれも10個の数値からなるデータです。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 レンジとばらつき 17 A: 0, 3, 3, 5, 5,
5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 C: 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 7
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 レンジとばらつき 17 Cは,最大と最小の差[レンジ]が違う A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 C: 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 7
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 レンジとばらつき 17 Cは,最大と最小の差[レンジ]が違う A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 C: 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 7 A, Bはレンジは同じだが,
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 レンジとばらつき 17 Cは,最大と最小の差[レンジ]が違う A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 C: 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 7 A, Bはレンジは同じだが,
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 レンジとばらつき 17 Cは,最大と最小の差[レンジ]が違う A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 C: 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 7 A, Bはレンジは同じだが,
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 レンジとばらつき 17 Cは,最大と最小の差[レンジ]が違う A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 C: 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 7 A, Bはレンジは同じだが, Aの青線部とBの赤線部を比べると
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 レンジとばらつき 17 Cは,最大と最小の差[レンジ]が違う A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 C: 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 7 A, Bはレンジは同じだが, Bのほうがばらついているように見える Aの青線部とBの赤線部を比べると
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 0 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 0 0 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 0 0 0 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 0 0 0 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 0 0 0 -2 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 0 0 0 -2 +2 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 -2 0 0 0 -2 +2 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 +5 -2 0 0 0 -2 +2 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 +5 -2 -5 0 0 0 -2 +2 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 +5 -2 -5 0 0 0 0 -2 +2 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 +5 -2 -5 0 0 0 0 -2 +2 0 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 +5 -2 -5 0 0 0 0 -2 +2 0 +2 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 +5 -2 -5 0 0 0 0 -2 +2 0 -2 +2 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 +5 -2 -5 0 0 0 0 -2 +2 0 -2 +2 +3 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 +5 -2 -5 0 0 0 0 -2 +2 0 -3 -2 +2 +3 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 +5 -2 -5 0 0 0 0 -2 +2 0 -3 -2 +2 +3 +4 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 +5 -2 -5 0 -4 0 0 0 -2 +2 0 -3 -2 +2 +3 +4 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 +5 -2 -5 0 +5 -4 0 0 0 -2 +2 0 -3 -2 +2 +3 +4 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 +5 -2 -5 0 +5 -5 -4 0 0 0 -2 +2 0 -3 -2 +2 +3 +4 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差 18 偏差を平均したら,AとBのばらつきの違いが表せるでしょうか? 各数値と平均との差を[偏差]という A: 0, 3, 3,
5, 5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 +5 -2 -5 0 +5 -5 -4 0 0 0 -2 +2 0 -3 -2 +2 +3 +4 ※AもBも平均は5ですから,各数値と5との差を書いていきます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 偏差の平均? 19 だめです🙅🙅 偏差を平均したらゼロになるからです。 A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 +5 -2 -5 0 +5 -5 -4 0 0 0 -2 +2 0 -3 -2 +2 +3 +4
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 そこで,偏差を2乗する 20 偏差を2乗したら全部正の数になるから,2乗してから平均する A: 0, 3, 3, 5,
5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 +5 -2 -5 0 +5 -5 -4 0 0 0 -2 +2 0 -3 -2 +2 +3 +4
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 そこで,偏差を2乗する 20 偏差を2乗したら全部正の数になるから,2乗してから平均する 25 4 4 0 0
0 0 4 4 25 A: 0, 3, 3, 5, 5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 +5 -2 -5 0 +5 -5 -4 0 0 0 -2 +2 0 -3 -2 +2 +3 +4
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 そこで,偏差を2乗する 20 偏差を2乗したら全部正の数になるから,2乗してから平均する 25 4 4 0 0
0 0 4 4 25 25 16 9 4 0 0 4 9 16 25 A: 0, 3, 3, 5, 5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 +5 -2 -5 0 +5 -5 -4 0 0 0 -2 +2 0 -3 -2 +2 +3 +4
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分散 21 [分散]=(偏差)2の平均 この「分散」を,ばらつきの指標とする 25 4 4 0
0 0 0 4 4 25 25 16 9 4 0 0 4 9 16 25 A: 0, 3, 3, 5, 5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 +5 -2 -5 0 +5 -5 -4 0 0 0 -2 +2 0 -3 -2 +2 +3 +4
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分散 21 平均 6.6 = Aの分散 [分散]=(偏差)2の平均 この「分散」を,ばらつきの指標とする
25 4 4 0 0 0 0 4 4 25 25 16 9 4 0 0 4 9 16 25 A: 0, 3, 3, 5, 5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 +5 -2 -5 0 +5 -5 -4 0 0 0 -2 +2 0 -3 -2 +2 +3 +4
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分散 21 平均 6.6 = Aの分散 平均 10.8
= Bの分散 [分散]=(偏差)2の平均 この「分散」を,ばらつきの指標とする 25 4 4 0 0 0 0 4 4 25 25 16 9 4 0 0 4 9 16 25 A: 0, 3, 3, 5, 5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 +5 -2 -5 0 +5 -5 -4 0 0 0 -2 +2 0 -3 -2 +2 +3 +4
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分散 21 平均 6.6 = Aの分散 平均 10.8
= Bの分散 [分散]=(偏差)2の平均 この「分散」を,ばらつきの指標とする Bのほうが分散が大きい。Bのほうがよりばらついている。 25 4 4 0 0 0 0 4 4 25 25 16 9 4 0 0 4 9 16 25 A: 0, 3, 3, 5, 5, 5, 5, 7, 7, 10 B: 0, 1, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 9, 10 0 +2 +5 -2 -5 0 +5 -5 -4 0 0 0 -2 +2 0 -3 -2 +2 +3 +4
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分散と標準偏差 22 [分散]=(偏差)2の平均 式で書くと σ2 = 1 n
(x1 − ¯ x)2 + (x2 − ¯ x)2 + · · · + (xn − ¯ x)2 = 1 n n i=1 (xi − ¯ x)2
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分散と標準偏差 22 [分散]=(偏差)2の平均 式で書くと σ2 = 1 n
(x1 − ¯ x)2 + (x2 − ¯ x)2 + · · · + (xn − ¯ x)2 = 1 n n i=1 (xi − ¯ x)2
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分散と標準偏差 22 [分散]=(偏差)2の平均 式で書くと σ2 = 1 n
(x1 − ¯ x)2 + (x2 − ¯ x)2 + · · · + (xn − ¯ x)2 = 1 n n i=1 (xi − ¯ x)2 1番の数値
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分散と標準偏差 22 [分散]=(偏差)2の平均 式で書くと σ2 = 1 n
(x1 − ¯ x)2 + (x2 − ¯ x)2 + · · · + (xn − ¯ x)2 = 1 n n i=1 (xi − ¯ x)2 1番の数値
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分散と標準偏差 22 [分散]=(偏差)2の平均 式で書くと σ2 = 1 n
(x1 − ¯ x)2 + (x2 − ¯ x)2 + · · · + (xn − ¯ x)2 = 1 n n i=1 (xi − ¯ x)2 1番の数値 データの平均
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分散と標準偏差 22 [分散]=(偏差)2の平均 式で書くと σ2 = 1 n
(x1 − ¯ x)2 + (x2 − ¯ x)2 + · · · + (xn − ¯ x)2 = 1 n n i=1 (xi − ¯ x)2 1番の数値 データの平均 n 個たして n で割る
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分散と標準偏差 22 [分散]=(偏差)2の平均 式で書くと σ2 = 1 n
(x1 − ¯ x)2 + (x2 − ¯ x)2 + · · · + (xn − ¯ x)2 = 1 n n i=1 (xi − ¯ x)2 1番の数値 データの平均 n 個たして n で割る 分散の平方根(√)を[標準偏差]という 分散を求める計算の途中で数値を2乗しているので,平方根を求めてもとにもどす
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から分散を求める 23 データの平均=[階級値×相対度数]の合計 分散=(偏差)2の平均 一方,
以上 未満 階級値 度数 相対度数 15 25 20 4 0.08 (8%) 25 35 30 3 0.06 (6%) 35 45 40 3 0.06 (6%) 45 55 50 8 0.16 (16%) 55 65 60 12 0.24 (24%) 65 75 70 8 0.16 (16%) 75 85 80 9 0.18 (18%) 85 95 90 3 0.06 (6%) x x x 計 計 50 1 (100%)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から分散を求める 23 データの平均=[階級値×相対度数]の合計 分散=(偏差)2の平均 一方,
以上 未満 階級値 度数 相対度数 15 25 20 4 0.08 (8%) 25 35 30 3 0.06 (6%) 35 45 40 3 0.06 (6%) 45 55 50 8 0.16 (16%) 55 65 60 12 0.24 (24%) 65 75 70 8 0.16 (16%) 75 85 80 9 0.18 (18%) 85 95 90 3 0.06 (6%) x x x 計 計 50 1 (100%)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から分散を求める 23 データの平均=[階級値×相対度数]の合計 分散=(偏差)2の平均 一方,
以上 未満 階級値 度数 相対度数 15 25 20 4 0.08 (8%) 25 35 30 3 0.06 (6%) 35 45 40 3 0.06 (6%) 45 55 50 8 0.16 (16%) 55 65 60 12 0.24 (24%) 65 75 70 8 0.16 (16%) 75 85 80 9 0.18 (18%) 85 95 90 3 0.06 (6%) x x x 計 計 50 1 (100%)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から分散を求める 23 データの平均=[階級値×相対度数]の合計 分散=(偏差)2の平均 一方, だから,
以上 未満 階級値 度数 相対度数 15 25 20 4 0.08 (8%) 25 35 30 3 0.06 (6%) 35 45 40 3 0.06 (6%) 45 55 50 8 0.16 (16%) 55 65 60 12 0.24 (24%) 65 75 70 8 0.16 (16%) 75 85 80 9 0.18 (18%) 85 95 90 3 0.06 (6%) x x x 計 計 50 1 (100%)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から分散を求める 23 データの平均=[階級値×相対度数]の合計 分散=(偏差)2の平均 一方, だから, 分散 =
[(偏差)2×相対度数]の合計 以上 未満 階級値 度数 相対度数 15 25 20 4 0.08 (8%) 25 35 30 3 0.06 (6%) 35 45 40 3 0.06 (6%) 45 55 50 8 0.16 (16%) 55 65 60 12 0.24 (24%) 65 75 70 8 0.16 (16%) 75 85 80 9 0.18 (18%) 85 95 90 3 0.06 (6%) x x x 計 計 50 1 (100%)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から分散を求める 23 データの平均=[階級値×相対度数]の合計 分散=(偏差)2の平均 一方, だから, 分散 =
[(偏差)2×相対度数]の合計 ※ここを置き換える 以上 未満 階級値 度数 相対度数 15 25 20 4 0.08 (8%) 25 35 30 3 0.06 (6%) 35 45 40 3 0.06 (6%) 45 55 50 8 0.16 (16%) 55 65 60 12 0.24 (24%) 65 75 70 8 0.16 (16%) 75 85 80 9 0.18 (18%) 85 95 90 3 0.06 (6%) x x x 計 計 50 1 (100%)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から分散を求める 23 データの平均=[階級値×相対度数]の合計 分散 = [(階級値−データの平均)2×相対度数]の合計 分散=(偏差)2の平均 一方,
だから, 分散 = [(偏差)2×相対度数]の合計 ※ここを置き換える 以上 未満 階級値 度数 相対度数 15 25 20 4 0.08 (8%) 25 35 30 3 0.06 (6%) 35 45 40 3 0.06 (6%) 45 55 50 8 0.16 (16%) 55 65 60 12 0.24 (24%) 65 75 70 8 0.16 (16%) 75 85 80 9 0.18 (18%) 85 95 90 3 0.06 (6%) x x x 計 計 50 1 (100%)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から分散を求める 24 テキストに載っている例で,計算してみましょう 階級 階級値 相対度数 階級値×相対度数 偏差
(偏差)2 (偏差)2 × 相対度数 0 ~ 9(点) 5 0.04 0.2 10 ~ 19 15 0.16 2.4 20 ~ 29 25 0.08 2.0 30 ~ 39 35 0.12 4.2 40 ~ 49 45 0.10 4.5 50 ~ 59 55 0.10 5.5 60 ~ 69 65 0.12 7.8 70 ~ 79 75 0.08 6.0 80 ~ 89 85 0.18 15.3 90 ~ 100 95 0.02 1.9 合計 1.0 49.8 (=平均 )
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から分散を求める 24 テキストに載っている例で,計算してみましょう 階級 階級値 相対度数 階級値×相対度数 偏差
(偏差)2 (偏差)2 × 相対度数 0 ~ 9(点) 5 0.04 0.2 10 ~ 19 15 0.16 2.4 20 ~ 29 25 0.08 2.0 30 ~ 39 35 0.12 4.2 40 ~ 49 45 0.10 4.5 50 ~ 59 55 0.10 5.5 60 ~ 69 65 0.12 7.8 70 ~ 79 75 0.08 6.0 80 ~ 89 85 0.18 15.3 90 ~ 100 95 0.02 1.9 合計 1.0 49.8 (=平均 ) 5 - 49.8 = -44.8
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から分散を求める 24 テキストに載っている例で,計算してみましょう 階級 階級値 相対度数 階級値×相対度数 偏差
(偏差)2 (偏差)2 × 相対度数 0 ~ 9(点) 5 0.04 0.2 10 ~ 19 15 0.16 2.4 20 ~ 29 25 0.08 2.0 30 ~ 39 35 0.12 4.2 40 ~ 49 45 0.10 4.5 50 ~ 59 55 0.10 5.5 60 ~ 69 65 0.12 7.8 70 ~ 79 75 0.08 6.0 80 ~ 89 85 0.18 15.3 90 ~ 100 95 0.02 1.9 合計 1.0 49.8 (=平均 ) 5 - 49.8 = -44.8 (-44.8)2=2007.4
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から分散を求める 24 テキストに載っている例で,計算してみましょう 階級 階級値 相対度数 階級値×相対度数 偏差
(偏差)2 (偏差)2 × 相対度数 0 ~ 9(点) 5 0.04 0.2 10 ~ 19 15 0.16 2.4 20 ~ 29 25 0.08 2.0 30 ~ 39 35 0.12 4.2 40 ~ 49 45 0.10 4.5 50 ~ 59 55 0.10 5.5 60 ~ 69 65 0.12 7.8 70 ~ 79 75 0.08 6.0 80 ~ 89 85 0.18 15.3 90 ~ 100 95 0.02 1.9 合計 1.0 49.8 (=平均 ) 5 - 49.8 = -44.8 (-44.8)2=2007.4 2007.4×0.04 =80.28
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から分散を求める 25 テキストに載っている例で,計算してみましょう 階級 階級値 相対度数 階級値×相対度数 偏差
(偏差)2 (偏差)2 × 相対度数 0 ~ 9(点) 5 0.04 5 × 0.04 5 − 49.8 (−44.8)2 2007.04 × 0.04 = 0.2 = −44.8 = 2007.04 = 80.28 10 ~ 19 15 0.16 2.4 −34.8 1211.04 193.77 20 ~ 29 25 0.08 2.0 −24.8 615.04 49.20 30 ~ 39 35 0.12 4.2 −14.8 219.04 26.28 40 ~ 49 45 0.10 4.5 −4.8 23.04 2.304 50 ~ 59 55 0.10 5.5 5.2 27.04 2.704 60 ~ 69 65 0.12 7.8 15.2 231.04 27.72 70 ~ 79 75 0.08 6.0 25.2 635.04 50.80 80 ~ 89 85 0.18 15.3 35.2 1239.04 223.03 90 ~ 100 95 0.02 1.9 45.2 2043.04 40.86 合計 1.0 49.8 696.96(=分散) (=平均 ) √ 696.96 = 26.4 (=標準偏差)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から分散を求める 25 テキストに載っている例で,計算してみましょう 階級 階級値 相対度数 階級値×相対度数 偏差
(偏差)2 (偏差)2 × 相対度数 0 ~ 9(点) 5 0.04 5 × 0.04 5 − 49.8 (−44.8)2 2007.04 × 0.04 = 0.2 = −44.8 = 2007.04 = 80.28 10 ~ 19 15 0.16 2.4 −34.8 1211.04 193.77 20 ~ 29 25 0.08 2.0 −24.8 615.04 49.20 30 ~ 39 35 0.12 4.2 −14.8 219.04 26.28 40 ~ 49 45 0.10 4.5 −4.8 23.04 2.304 50 ~ 59 55 0.10 5.5 5.2 27.04 2.704 60 ~ 69 65 0.12 7.8 15.2 231.04 27.72 70 ~ 79 75 0.08 6.0 25.2 635.04 50.80 80 ~ 89 85 0.18 15.3 35.2 1239.04 223.03 90 ~ 100 95 0.02 1.9 45.2 2043.04 40.86 合計 1.0 49.8 696.96(=分散) (=平均 ) √ 696.96 = 26.4 (=標準偏差) 分散
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布から分散を求める 25 テキストに載っている例で,計算してみましょう 階級 階級値 相対度数 階級値×相対度数 偏差
(偏差)2 (偏差)2 × 相対度数 0 ~ 9(点) 5 0.04 5 × 0.04 5 − 49.8 (−44.8)2 2007.04 × 0.04 = 0.2 = −44.8 = 2007.04 = 80.28 10 ~ 19 15 0.16 2.4 −34.8 1211.04 193.77 20 ~ 29 25 0.08 2.0 −24.8 615.04 49.20 30 ~ 39 35 0.12 4.2 −14.8 219.04 26.28 40 ~ 49 45 0.10 4.5 −4.8 23.04 2.304 50 ~ 59 55 0.10 5.5 5.2 27.04 2.704 60 ~ 69 65 0.12 7.8 15.2 231.04 27.72 70 ~ 79 75 0.08 6.0 25.2 635.04 50.80 80 ~ 89 85 0.18 15.3 35.2 1239.04 223.03 90 ~ 100 95 0.02 1.9 45.2 2043.04 40.86 合計 1.0 49.8 696.96(=分散) (=平均 ) √ 696.96 = 26.4 (=標準偏差) 分散 分散の平方根が 標準偏差
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ところで,どうして2乗するの? 26 偏差の2乗ではなく,偏差の「絶対値」ではいけないの? 絶対値の関数は,途中に折れ目があってむずかしい 2乗を表す関数のグラフ(放物線)には折り目はない 偏差の「マイナス」を「プラス」にしたいのなら, x y
y = |x|
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ところで,どうして2乗するの? 26 偏差の2乗ではなく,偏差の「絶対値」ではいけないの? 絶対値の関数は,途中に折れ目があってむずかしい 2乗を表す関数のグラフ(放物線)には折り目はない 偏差の「マイナス」を「プラス」にしたいのなら, x y
y = |x| だから2乗を用います。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 なぜマイナスかけるマイナス=プラス? 27 プラスとマイナスは,「向きが反対」と考えましょう。 東に1km進むのが「+1km」なら 🚅🚅💨💨 🚅🚅💨💨西に1km進むのは「–1km」 1時間後が「+1時間」なら 1時間前は「–1時間」
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 なぜマイナスかけるマイナス=プラス? 27 プラスとマイナスは,「向きが反対」と考えましょう。 東に1km進むのが「+1km」なら 🚅🚅💨💨 🚅🚅💨💨西に1km進むのは「–1km」 1時間後が「+1時間」なら 1時間前は「–1時間」
東 西
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 なぜマイナスかけるマイナス=プラス? 27 プラスとマイナスは,「向きが反対」と考えましょう。 東に1km進むのが「+1km」なら 🚅🚅💨💨 🚅🚅💨💨西に1km進むのは「–1km」 1時間後が「+1時間」なら 1時間前は「–1時間」
東 西 🚅🚅💨💨
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 なぜマイナスかけるマイナス=プラス? 27 プラスとマイナスは,「向きが反対」と考えましょう。 東に1km進むのが「+1km」なら 🚅🚅💨💨 🚅🚅💨💨西に1km進むのは「–1km」 1時間後が「+1時間」なら 1時間前は「–1時間」
東 西 🚅🚅💨💨 +50km/h(東向き)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 なぜマイナスかけるマイナス=プラス? 27 プラスとマイナスは,「向きが反対」と考えましょう。 東に1km進むのが「+1km」なら 🚅🚅💨💨 🚅🚅💨💨西に1km進むのは「–1km」 1時間後が「+1時間」なら 1時間前は「–1時間」
東 西 🚅🚅💨💨 +50km/h(東向き) +1時間(後)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 なぜマイナスかけるマイナス=プラス? 27 プラスとマイナスは,「向きが反対」と考えましょう。 東に1km進むのが「+1km」なら 🚅🚅💨💨 🚅🚅💨💨西に1km進むのは「–1km」 1時間後が「+1時間」なら 1時間前は「–1時間」
東 西 🚅🚅💨💨 +50km/h(東向き) +1時間(後)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 なぜマイナスかけるマイナス=プラス? 27 プラスとマイナスは,「向きが反対」と考えましょう。 東に1km進むのが「+1km」なら 🚅🚅💨💨 🚅🚅💨💨西に1km進むのは「–1km」 1時間後が「+1時間」なら 1時間前は「–1時間」
東 西 🚅🚅💨💨 +50km/h(東向き) +1時間(後) +50km/h × +1時間 = +50km(東にいる)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 なぜマイナスかけるマイナス=プラス? 27 プラスとマイナスは,「向きが反対」と考えましょう。 東に1km進むのが「+1km」なら 🚅🚅💨💨 🚅🚅💨💨西に1km進むのは「–1km」 1時間後が「+1時間」なら 1時間前は「–1時間」
東 西 🚅🚅💨💨 +50km/h(東向き) +1時間(後) +50km/h × +1時間 = +50km(東にいる) 東 西
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 なぜマイナスかけるマイナス=プラス? 27 プラスとマイナスは,「向きが反対」と考えましょう。 東に1km進むのが「+1km」なら 🚅🚅💨💨 🚅🚅💨💨西に1km進むのは「–1km」 1時間後が「+1時間」なら 1時間前は「–1時間」
東 西 🚅🚅💨💨 +50km/h(東向き) +1時間(後) +50km/h × +1時間 = +50km(東にいる) 東 西 🚅🚅💨💨
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 なぜマイナスかけるマイナス=プラス? 27 プラスとマイナスは,「向きが反対」と考えましょう。 東に1km進むのが「+1km」なら 🚅🚅💨💨 🚅🚅💨💨西に1km進むのは「–1km」 1時間後が「+1時間」なら 1時間前は「–1時間」
東 西 🚅🚅💨💨 +50km/h(東向き) +1時間(後) +50km/h × +1時間 = +50km(東にいる) 東 西 🚅🚅💨💨 –50km/h(西向き)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 なぜマイナスかけるマイナス=プラス? 27 プラスとマイナスは,「向きが反対」と考えましょう。 東に1km進むのが「+1km」なら 🚅🚅💨💨 🚅🚅💨💨西に1km進むのは「–1km」 1時間後が「+1時間」なら 1時間前は「–1時間」
東 西 🚅🚅💨💨 +50km/h(東向き) +1時間(後) +50km/h × +1時間 = +50km(東にいる) 東 西 🚅🚅💨💨 –50km/h(西向き) –1時間(前)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 なぜマイナスかけるマイナス=プラス? 27 プラスとマイナスは,「向きが反対」と考えましょう。 東に1km進むのが「+1km」なら 🚅🚅💨💨 🚅🚅💨💨西に1km進むのは「–1km」 1時間後が「+1時間」なら 1時間前は「–1時間」
東 西 🚅🚅💨💨 +50km/h(東向き) +1時間(後) +50km/h × +1時間 = +50km(東にいる) 東 西 🚅🚅💨💨 –50km/h(西向き) –1時間(前)
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 なぜマイナスかけるマイナス=プラス? 27 プラスとマイナスは,「向きが反対」と考えましょう。 東に1km進むのが「+1km」なら 🚅🚅💨💨 🚅🚅💨💨西に1km進むのは「–1km」 1時間後が「+1時間」なら 1時間前は「–1時間」
東 西 🚅🚅💨💨 +50km/h(東向き) +1時間(後) +50km/h × +1時間 = +50km(東にいる) 東 西 🚅🚅💨💨 –50km/h(西向き) –1時間(前) –50km/h × –1時間 = +50km(東にいた)
標準得点🤔🤔
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 「試験で70点」は優れているのか 29 試験で70点をとった。まわりより優れているのか? 一緒に受けた人たちの平均点が 50点なら 優れている 80点なら 劣っている
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 「試験で70点」は優れているのか 30 試験で70点をとった。まわりよりとても優れているのか? 一緒に受けた人たちの平均点が 50点なら まあ優れている 30点なら とても優れている …?
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 「試験で70点」は優れているのか 30 試験で70点をとった。まわりよりとても優れているのか? 一緒に受けた人たちの平均点が 50点なら まあ優れている 30点なら とても優れている …?
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 「試験で70点」は優れているのか 30 試験で70点をとった。まわりよりとても優れているのか? 一緒に受けた人たちの平均点が 50点なら まあ優れている 30点なら とても優れている …? 分散(標準偏差)も考えないと,答えられない
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 「試験で70点」は優れているのか 31 一緒に試験を受けた人たちが 平均60点で標準偏差5点なら 0 平均0 平均30点で標準偏差20点 30
70 70 60
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 「試験で70点」は優れているのか 31 一緒に試験を受けた人たちが 平均60点で標準偏差5点なら 0 平均0 平均30点で標準偏差20点 30
70 70 60 ※平均は高いがばらつきが小さく,たいていの人が60点付近
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 「試験で70点」は優れているのか 31 一緒に試験を受けた人たちが 平均60点で標準偏差5点なら 0 平均0 平均30点で標準偏差20点 30
70 70 60 70点の人は,平均を 標準偏差の2倍上回っている ※平均は高いがばらつきが小さく,たいていの人が60点付近
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 「試験で70点」は優れているのか 31 一緒に試験を受けた人たちが 平均60点で標準偏差5点なら 0 平均0 平均30点で標準偏差20点 30
70 70 60 70点の人は,平均を 標準偏差の2倍上回っている ※平均は高いがばらつきが小さく,たいていの人が60点付近 ※平均は低いがばらつきが大きく,70点付近の人もいる
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 「試験で70点」は優れているのか 31 一緒に試験を受けた人たちが 平均60点で標準偏差5点なら 0 平均0 平均30点で標準偏差20点 30
70 70 60 70点の人は,平均を 標準偏差の2倍上回っている 70点の人は,やはり平均を 標準偏差の2倍上回っている ※平均は高いがばらつきが小さく,たいていの人が60点付近 ※平均は低いがばらつきが大きく,70点付近の人もいる
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 「試験で70点」は優れているのか 31 70点の「地位」, つまり受験者の中で どのくらい優れている かは,どちらも同じ 一緒に試験を受けた人たちが 平均60点で標準偏差5点なら
0 平均0 平均30点で標準偏差20点 30 70 70 60 70点の人は,平均を 標準偏差の2倍上回っている 70点の人は,やはり平均を 標準偏差の2倍上回っている ※平均は高いがばらつきが小さく,たいていの人が60点付近 ※平均は低いがばらつきが大きく,70点付近の人もいる
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標準得点 32 平均を標準偏差の2倍上回っている 0 平均を標準偏差の2倍下回っているなら 70 60 これを,[標準得点]が+2点
であるという 標準得点が –2点 ※標準得点は,Zスコア,Z値ともよばれます。
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標準得点への換算 33 標準得点 = 分布中のある数値が,平均を標準偏差の何倍 上回って/下回っているか 分布そのものを,
平均0,標準偏差1に「変換」したら? その数値の変換後の値が,そのまま標準得点になる ある人の点数を変換して「+2」になったら, +2は標準偏差(=1)の2倍だから「標準得点2点」
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分布の変換 34 分布中の各数値から,平均を引く 平均μ 標準偏差σ 平均μ 0 X
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分布の変換 34 分布中の各数値から,平均を引く 平均μ 標準偏差σ 平均μ 0 X
各数値からμを引く
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分布の変換 34 分布中の各数値から,平均を引く 平均μ 標準偏差σ 平均μ 0 X
平均0 X – μ 各数値からμを引く
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分布の変換 34 分布中の各数値から,平均を引く 平均μ 標準偏差σ 平均0 標準偏差σ 平均μ
0 X 平均0 X – μ 各数値からμを引く
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分布の変換(続き) 35 分布中の各数値から,平均を引いて標準偏差で割る 平均0 標準偏差σ 各数値を (1/σ)倍 平均0
X – μ
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分布の変換(続き) 35 分布中の各数値から,平均を引いて標準偏差で割る 平均0 標準偏差σ 各数値を (1/σ)倍 各数値の偏差は
平均0 X – μ
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分布の変換(続き) 35 分布中の各数値から,平均を引いて標準偏差で割る 平均0 標準偏差σ 各数値を (1/σ)倍 各数値の偏差は
(1/σ)倍 平均0 X – μ
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分布の変換(続き) 35 分布中の各数値から,平均を引いて標準偏差で割る 平均0 標準偏差σ 各数値を (1/σ)倍 各数値の偏差は
(1/σ)倍 分散は(偏差)2の平均 平均0 X – μ
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分布の変換(続き) 35 分布中の各数値から,平均を引いて標準偏差で割る 平均0 標準偏差σ 各数値を (1/σ)倍 各数値の偏差は
(1/σ)倍 分散は(偏差)2の平均 (1/σ)2倍 平均0 X – μ
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分布の変換(続き) 35 分布中の各数値から,平均を引いて標準偏差で割る 平均0 標準偏差σ 各数値を (1/σ)倍 各数値の偏差は
(1/σ)倍 分散は(偏差)2の平均 (1/σ)2倍 標準偏差は分散の平方根 平均0 X – μ
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分布の変換(続き) 35 分布中の各数値から,平均を引いて標準偏差で割る 平均0 標準偏差σ 各数値を (1/σ)倍 各数値の偏差は
(1/σ)倍 分散は(偏差)2の平均 (1/σ)2倍 標準偏差は分散の平方根 (1/σ)倍 平均0 X – μ
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 分布の変換(続き) 35 分布中の各数値から,平均を引いて標準偏差で割る 平均0 標準偏差σ 各数値を (1/σ)倍 各数値の偏差は
(1/σ)倍 分散は(偏差)2の平均 (1/σ)2倍 標準偏差は分散の平方根 (1/σ)倍 平均0 標準偏差1 平均0 X – μ X – μ σ 0
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 式で書くと 36 分布そのものをXとすると, Z = (X – μ)
/ σ と変換すると,Zは平均0,標準偏差1 ※分布そのものを, 数のようにひとつの文字で表す
37 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 受験産業でいう「偏差値」 37 平均0,標準偏差1の分布Zを,さらに W = 10Z + 50
と変換すると,Wは平均50,標準偏差10 これが[偏差値] 偏差値70 平均よりも,標準偏差の2倍上回っている 偏差値40 平均よりも,標準偏差の1倍下回っている ※わかりやすい数値で書いている。 「華氏温度」を思い出してください。