データの分析　まとめ

本記事について

データの分析について、統計的な推測と情報1への接続も考えてまとめたものです。共通テストについてはもう少しプラスアルファで勉強する必要がるのでまた別記事で扱います。仮説検定については統計的な推測の方にまわします。

統計関係の記事は以下のマガジンにまとめています。

＊対象者
・数学3Cもしくは2Bベクトルまで学習した完全な初学者
・定期テストで触れたことはあるが知識は忘れてしまった二周目の人
・統計的な推測を今から学習しようと思っている人、または挫折した人
になります。

＊解説の特徴
・用語や定義式を紹介するだけではなく、感覚と理論的なつながりを重視します
・一歩深い解説を行い理解自体を深めるのと同時に他の単元への学習準備と全体的な底上げを行います
・理解、理解の調整、体系化を同時並行で行い一石三鳥のつくりになっています
・理解すれば問題が解けるという教える側の怠慢、学習レベルが低い人の考えではかく、理解と問題が解けることを結びつけるような解説を行います
・後ろへの布石と前への戻りを意識し、つながりを作りながら説明するので繰り返し読むことでつながりがより見え噛めば噛むほど味がするようになっています
・外れ値などについてもしっかり説明しています

＊注意
・私のまとめ全般的にですが、結構な頻度で修正をいれます。
・説明には流れがあるので途中からぶったぎって読まないでください。
・本記事の内容がきつい場合は簡易版を先に読んでください。
・網羅性はありません。これをしても入試では知らないものが出てきます。
・本質笑は扱いませんし、わかりやすくはありません。難易度というのも存在しません。某受講者が言うように小手先テクニック集です。　

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　統計的な推測ではここがより重要かつより大変になるので今から慣れておく

＊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

＊一次式の変換がよく出てくるのにないがしろにされがちなので直感的な理解とともに学習しておく　できれば統計的な推測でその発展の標準化もでてくるのでデータの分析の段階でふれておく

＊定性的な議論がよくあるので、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
※もちろん図同士の比較も大切　箱ひげ図と散布図、箱ひげ図とヒストグラムなど

＊分散公式、共分散公式、一次式の変換など導出できるようにする　物理の力学以外同様まだ問題が原理面を直接問うてくるものが多く導出自体が問われることもよくあるし　発展問題の式変形タイプの練習にもなる

＊ベクトル、数列などの知識が出てくるので定期テストの時に軽く触れる程度で本格的な学習は後回しにして学習した方がいい

＊Σを避けているものが多いが物理の微積同様使わないと逆に難しくなったり、技巧的な変形が必要になったりしてしまうので定期テスト以外なら使うようにする
※微積同様定期テストレベルだけなら使わない方が勿論楽

＊統計的な推測や情報1のことを考えできる範囲で深めに勉強しておく　データの分析は軽いのでそれでも全然問題ない

＊共通テストを対策する場合はセンター試験も利用する　読み取り、一次変換、式変形など十分練習しておく
※数学の試験として極めて稀だが必要のない情報が大量にある

＊二次試験の問題は式変形のものが主に話題になるが、扱っているものが少ないので問題集などを複数冊利用して対策しておく　練習しておかないと結構きつい　二次試験出てくる発展内容の扱いについて記事の最後でふれる
※慶應薬がオススメ　私立の医療系をあさってみるといい
※数列だけではやく整数や確率と絡む場合もあるが絡んでいるだけで特別なことは必要ない