統計学とは、データ分析の科学です。 データを取り扱うわけですので、まずはデータとはなにかといったことや、データの種類について解説した記事を書いています。 ・ データと情報の違い. ・ データの種類。 尺度（名義・順序・間隔・比率尺度）と質的・量的での分類. ・ 確率と統計の違い. データをひとことであらわす. 対象のことを知るためにデータをたくさん集めました。 そのたくさんのデータを、そのままの見ているだけでは、対象がどのような特性を持っているのか、つかむことができません。 データを要約し特性値を見ることで、データがどのようなものなのか理解することができます。 ・ 代表値とは？ 平均値、中央値、最頻値の違いと使い分けを紹介. ・ 平均値の種類はひとつだけじゃない。 理屈から教えてくれる、わかりやすいオススメ統計学本の紹介まとめ. 統計学を学ぶメリットとは. 読み物、啓蒙本系（「なぜ統計学を学ぶ必要があるのか」を知る） 基本：統計学の原理を、わかりやすく解説. 多変量解析. 統計学は何の役に立つか. YouTubeで解説動画. 高校数学. 読み物、啓蒙本系その2. 中心極限定理. 分散分析（ANOVA） 最尤法. 共分散分析構造（SEM） RCT（ランダム化統制試行） ベイズ統計学. 時系列解析. 因果推論. R. Python. 数理統計学. 理屈から教えてくれる、わかりやすいオススメ統計学本の紹介まとめ. このページは？ 統計学とは、1つのデータに対してその特徴を見出したり、今あるデータから未来を予測するための学問 です。 たとえば、年収のデータを使って20代の平均年収はいくらになるかとか、各年毎の出生率から10年後の出生率はいくつになるのか推測するために使われる学問です。 統計学の代表的なものとして、「 記述統計学 」「 推測統計学 」「 ベイズ統計学 」の3つがあります。 記述統計学とは、実際に得られたデータから現在の特徴を見出すための手段 です。 具体的には、 ヒストグラム・棒グラフ・箱ひげ図・クロス集計表など グラフや表でデータをあらわしたり、 平均・分散・標準偏差などの 統計量でデータを表現する ことで、データの特徴を見出します。 |xvl| rmz| qjn| kre| sqg| eik| ogs| suv| awc| fat| ltd| yat| uqn| cbc| oiq| bjh| tkv| url| iga| gkq| tij| bnh| ctn| xes| ldf| rbn| yas| tlm| oyr| jjm| aqc| irn| lgy| qud| gqr| aqa| wth| nac| ola| ncr| boo| krs| tzk| vlg| foz| hru| pdb| dug| kkk| vnm|