確率と統計は基本情報技術者試験の基礎理論において重要な概念です。
ここでは、データの傾向を把握するための統計的手法と分散度について解説します。
｜データの傾向が分かる統計の解説
データの傾向を把握するために、平均、メジアン、モードなどの統計量が用いられます。
平均はデータの総和をデータ数で割った値であり、データの中心的な傾向を表します。
メジアンはデータを昇順に並べた際に中央に位置する値であり、外れ値の影響を受けにくい特性があります。
モードはデータの中で最も頻度の高い値であり、データの頻度分布を表します。
｜分散度（レンジ、分散、標準偏差、偏差値）の解説
分散度はデータのばらつき具合を示す指標であり、データの信頼性や安定性を評価する際に重要です。
レンジは最大値と最小値の差を表します。
分散はデータの平均値と各データの差の二乗を合計した値であり、データのばらつき具合を示します。
標準偏差は分散の平方根であり、分散よりもデータのばらつきをわかりやすく表現します。
偏差値は個々のデータの平均値からの偏差を標準偏差で割った値であり、データの位置を標準化した指標です。
｜度数分布表とヒストグラムの解説
度数分布表とヒストグラムはデータをグループにまとめて分布を視覚的に把握するために用いられます。
度数分布表はデータを区間に分け、各区間に含まれるデータの数を表にしたものです。
ヒストグラムは度数分布表を棒グラフにしたもので、データの分布の形状や峰の有無を把握することができます。
｜相関図と相関係数の解説
相関図と相関係数は2つの変数間の関係を把握するために用いられます。
相関図は散布図と呼ばれる点でデータを表現し、2つの変数の相関の有無や強さを視覚的に確認することができます。
相関係数は相関の強さを数値で表現したもので、-1から1までの範囲を取ります。0に近いほど相関が弱く、正の値は正の相関を、負の値は負の相関を示します。
データの解析と分散度を理解することで、データの特性や傾向を正確に把握し、適切な判断や予測を行うことが可能となります。
