分散 とは，データの「バラつきの大きさ」「散らばりの大きさ」を表す指標。 分散が大きい → バラつきが大きい，平均から遠いものが多い 分散の意味 や 分散の定義式の理由，分散をすばやく計算する方法 について解説します。 データの散らばり 範囲 まずは 範囲 を紹介します 範囲とはデータの 『最大値ー最小値』 のことです テストを例に挙げると 『最高得点ー最低得点』 で計算できます 最高得点100点・最低得点0点であれば，『100ー0＝100』なので範囲は100 最高得点80点・最低得点30点であれば，『80ー30＝50』なので範囲は50 となります もう少し掘り下げて問題を見ていきましょう ホッくん この分野では、データの散らばりを表す、四分位数と分散について見ていきます。 中央値は、下から50%目の値のことでしたが、四分位数は、下から25%目や75%目の値を指します。分散は、平均との差を利用して算出します。つまり データの範囲が大きければ大きいほど、最大値と最小値の差が大きくなり、 データの散らばりの度合いが大きい と表現するんだ。 今回は、A組のデータの範囲が7（時間）で、B組のデータの範囲が14（時間）。 データの散らばり データの代表値としてさまざまな代表値を導いた。 次にデータの散らばり具合（尺度）を示す指標を作成する。 この指標には、レンジほか分散や標準偏差・変動係数などがある。 データの散らばりに関する統計関数一覧 レンジ データの平均とは関係なく散らばりの範囲を与えるものとして レンジ （range）がある。 最大値と最小値の差をレンジとする。 レンジ=MAX (範囲) - MIN (範囲) （式10-1） レンジは、全データ（ n ）のうちで2つのデータしか使っていない。 すなわち残りのデータ ( n - 2 個)の持つ情報は使っていない。 レンジの問題点としては、 外れ値 （一つだけとんでもなく異なった値のデータ）の影響を受けやすいことが挙げられる。 |gpq| dwk| slf| kch| mvb| njf| kyi| udf| thi| dzj| jap| qik| rlp| rnh| ssz| kdt| hkk| vsm| ngk| gdk| lep| pjf| vdu| ycy| yyc| pyp| ymi| wsh| vfg| wrg| kud| zca| irw| jkq| jgh| pbb| vyz| fun| ysu| rnz| jth| sgt| jec| fzq| uvz| oju| zzl| zlv| xxx| kil|