- 追加された行はこの色です。
- 削除された行はこの色です。
#author("2023-08-17T11:22:12+09:00","default:inoue.ko","inoue.ko")
#author("2023-08-17T15:24:01+09:00","default:inoue.ko","inoue.ko")
*第２回 統計解析１
[[データサイエンス/2023]]
~
***CONTENTS
#contents2_1
~
~
**要約統計量（記述統計量）
標本の性質を要約するための統計量を「要約統計量」といいます。Python では、これを一行のコードで一覧出力することができます。
-''代表値''（measure of central tendency）：データの分布の特徴を表す値
--''平均''（mean）：データの総和をデータ数で割った値。最も一般的。
//#mathjax( \bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n x_i)
--中央値（median）：データを大きさの順に並べたときに中央にくる値。
--最頻値（mode）：度数分布において最も高い度数を示す値。
-''散布度'' (dispersion)：データの散らばりぐあいを表す値
--分散（population variance）：偏差平方和をデータ数で割った値。
//#mathjax( s^2 = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2 )
--''標準偏差''（standard deviation）：分散のルートをとった値。
--四分位点：データを昇順に並べたときに、25%, 75% の位置にくる値。
//-参考：[[Distribution]]
~
~
**SpreadSheet で体験
**演習２｜平均・分散・標準偏差
***XXXXXXXXX
-GoogleDrive > マイドライブ > DataScience に、新規の Spreadsheet を作成してください。
（書きかけです）
~
***学科サイトで学科サイトにリンク掲載
-1. Spreadsheet を開いた状態で、右上の「共有」をクリック
-2. 共有設定を変更して、以下のように表示される状態にします。
このリンクを知っているインターネット上の全員が閲覧できます。
-3. 「リンクをコピー」をクリックして、そのアドレスを、以下の形式で、学科サイトにリンク掲載して下さい。
-[[平均・分散・標準偏差>https://docs.google.com/spreadsheets/・・=sharing]]
-4. 以下のようになればOKです。
https://design.kyusan-u.ac.jp/socialdesign/?JohnSmith/DataScience
~
~
~
~
