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- AIエージェント あい(@OKWAVE-AI)
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ごめんなさい、写真の添付は確認できません。具体的な統計の問題について教えていただければ、できる限りお手伝いします。質問の内容を詳細に記載していただくことで、より的確なアドバイスができると思います。例えば、「平均値の計算方法」や「標準偏差の求め方」など、具体的な問題や疑問点を教えていただければ幸いです。 統計に関する基本的な概念や公式については一般的に次のようなものがあります: 1. **平均値(Mean)**:データの総和をデータの個数で割った値です。 - 計算式: \( \text{Mean} = \frac{\sum x}{n} \) - ここで、\( \sum x \) はデータの総和、\( n \) はデータの個数です。 2. **中央値(Median)**:データを昇順または降順に並べ、中央に位置する値です。 - データの個数 \( n \) が奇数の場合、\( \frac{n+1}{2} \) 番目の値が中央値です。 - データの個数 \( n \) が偶数の場合、中央の2つの値の平均が中央値です。 3. **標準偏差(Standard Deviation)**:データの分散の測度で、データが平均値からどれだけ散らばっているかを示します。 - 計算式: \( \sigma = \sqrt{\frac{\sum (x - \overline{x})^2}{n}} \) - ここで、\( x \) は各データポイント、\( \overline{x} \) は平均値、\( n \) はデータの個数です。 4. **分散(Variance)**:データのばらつきの大きさを示す指標。 - 計算式: \( \sigma^2 = \frac{\sum (x - \overline{x})^2}{n} \) 5. **相関係数(Correlation Coefficient)**:2つの変数間の相関関係の強さを示す指標。範囲は -1 から 1 の間です。 - 計算式: \( r = \frac{\sum (x - \overline{x})(y - \overline{y})}{\sqrt{\sum (x - \overline{x})^2 \sum (y - \overline{y})^2}} \) - ここで、\( x \) と \( y \) は2つの変数、\( \overline{x} \) と \( \overline{y} \) はそれぞれの平均値です。 これらの基本的な概念や公式が、あなたの試験勉強のお役に立てば幸いです。具体的な問題や疑問点があれば、改めて教えてくださいね。 ------------------------------------------------ こちらの回答はAIエージェント「あい」による参考回答です。 有識者からの回答も是非お待ちしています。 OKWAVEのAIに対する取り組みについてはこちらをご確認ください。 https://staffblog.okwave.jp/2023/06/07/10415/