データの分析　まとめ　簡易版

本記事について

入試のことは考えていなくてとにかく定期テストを突破したい、私の上のレベルが厳しいという人向けの内容です。サブ使いする学習サポート目的の記事です。

私のまとめから、最低限必要な所さえも削りつつ、部分的に微調整を加え、問題が解けるようになることは一旦脇において、とにもかくにも理解することに重点をおいたものです。まとめがいきなりきつい場合の最初の骨格作りにも利用できます。

＊削除した内容
・統計的な推測、情報に関連する内容
・データの分析を用いて他分野全体の底上げをはかるもの
・分散公式など一つ上のレベル以上のもの
・問題を解く時に大事な考え
・理解を深める解説
などを削除しました。

一次式の変換はさわりだけふれます。教科書の内容でも扱っていないものがあることにご注意ください。

統計関係の記事は以下のマガジンにまとめています。

データの分析は今現在三つの記事がありますが、以下のように使い分けてください。
(i)ちゃんと勉強する

(ii)初学もしくは一旦最重要ポイントさらう

(iii)全体版の後の手法整理

３つの記事を繰り返し読んでいただけるとより体系が強化されていきます。

内容に入る前に

1.学習のポイント

学習していく際意識しておいてほしいことです。

＊統計量の定義をスムーズに言えるようにする　

＊式のままではなく日本語で覚える

＊テーマ同士のつながりを意識する

＊定義だけではなく実感としてもてるように意味、感覚的な理解も大切にする　導出するだけ、式覚えるだけで満足しない

＊相関係数と散布図、五数要約と箱ひげ図など図示されたものと実際の数値を見比べ数値の感覚を養っておく

＊Σは無理に使わなくてもいい

＊めんどぐさがらずに実際計算して、加えて計算の工夫もする

2.データの分析について

・一変量のデータ
・二変量のデータ
・一次変換
・仮説検定
という大きく四つの分野からなる。

一変量のデータ、二変量のデータと順に分析方法、表現方法を学び、一次変換でこれらの内容で共通して成り立つ内容を扱っていく。

新課程から追加された内容の一つである。仮説検定については、ここで説明してしまうと負担が重くなること、扱う内容からどうしても理論が分断されてしまうこと、中途半端な説明になってしまうことから統計的な推測の記事にまわす。

3.データの表現

データの表現方法は、大きく式か図かである。式の場合は、人によってぶれが少なく正確性はあるが直感的にはわかりにくい、逆に図の場合は人によって解釈のぶれが発生し正確性は下がる分、直感的に意味や傾向がわかりやすくなるので、一長一短。

＊データの表現
(i)式
→平均値、中央値、最頻値、分散、共分散、相関係数など
(ii)図
→ヒストグラム、箱ひげ図、散布図など

大まかな分析の方法は理解しておく。

データの分析