第2章補足 幹葉表示 統計学基礎 2010年度.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
橋本. 階級値が棒の中央! 階級値 図での値 階級下限階級上限
Advertisements

5 章 標本と統計量の分布 湯浅 直弘. 5-1 母集団と標本 ■ 母集合 今までは確率的なこと これからは,確率や割合がわかっていないとき に, 推定することが目標. 個体:実験や観測を行う 1 つの対象 母集団:個体全部の集合  ・有限な場合:有限母集合 → 1つの箱に入っているねじ.  ・無限な場合:無限母集合.
C 言語講座第 5 回 構造体. 構造体とは ... 異なる型の値をまとめて新しい型とする 機能がある . つまり , 複数の変数を 1 つのまとまりにできる . 配列と違って同じ型でデータをまとめるのではな く違った型のデータをまとめられる .
1 変量データの記述 (度数分布表とヒストグラム) 経済データ解析 2009 年度後 期. あるクラスのテストの点数が次のように なっていたとする。 このように出席番号と点数が並んでいるものだけでは、 このクラスの特徴がわかりづらい。 → このクラスの特徴がわかるような工夫が必要 → このクラスの特徴がわかるような工夫が必要.
Advanced Data Analysis 先進的データ分析法 2015 (2) 平成 27 年前期第1クウォータ科目 東京工科大学大学院 バイオニクス・情報メディア学専攻科 担当:亀田弘之.
社会福祉調査論 第 8 講 統計の基本的整理 12 月7日. 【目標】 量的調査の集計方法、結果の示し方につ いて、基礎的な手法を習得する。 統計値を捉えるための諸指標を理解する。
生物統計学・第 4 回 比べる準備をする 平均、分散、標準偏差、標準誤差、標準 化 2015 年 10 月 20 日 生命環境科学域 応用生命科学類 尾形 善之.
中学校段階での 相関関係の指導 宮崎大学教育文化学部 藤井良宜. 概要 現在の学習指導要領における統計の扱い これまでの相関関係の指導 相関関係の指導のポイント 相関関係.
生体情報論演習 - 統計法の実践 第 1 回 京都大学 情報学研究科 杉山麿人.
ヒストグラム 考え方と作り方 産業統計論 2004 年. 量的変数で区分された相対度数 相対度数 下位集団の大きさを全集団に占める割合として示したもの 質的変数と量的変数 たとえば、男女別集計のような場合は、あるかないかどちらかである。 (どちらでも内を含めてもよい) これに対し、身長や体重、テストの点数、資産、所得などは、本来連.
1 調査データ分析 2003/5/27 第6回 堀 啓造(香川大学経済学部). 2 課題 (1) 解答 (1) Pearson のカイ2乗= 自由度= 1 漸近有意確率= 男女とコーヒー・紅茶の好み において連関がない( χ 2 (1)=0.084,p>0.05 )。 または.
●母集団と標本 母集団 標本 母数 母平均、母分散 無作為抽出 標本データの分析(記述統計学) 母集団における状態の推測(推測統計学)
統計解析 第3章 散布度.
第2章 1変量データの記述 統計学基礎 2011年度.
第4章補足 分散分析法入門 統計学 2010年度.
第1章 記述統計の復習 統計学 2007年度.
第1章 統計学の準備 ー 計量経済学 ー.
第3章 2変量データの記述 統計学基礎 2010年度.
第1章 記述統計の復習 統計学 2011年度.
初年次セミナー 第4回 整数と実数の取り扱い.
統計学  第7回 西 山.
統計学 第3回 「データの尺度・データの図示」
ファーストイヤー・セミナーⅡ 第8回 データの入力.
代表値と散らばり.
標本の記述統計 専修大学 経済学部 経済統計学(作間逸雄).
月曜3限 1132教室 担当者: 河田 正樹 年度 経済データ解析講義内容 月曜3限  1132教室 担当者: 河田 正樹
第1章 記述統計の復習 統計学 2010年度.
第1日目第2時限の学習目標 基本的な1変量統計量(その2)について学ぶ。 尺度水準と適切な統計量との関連を整理する。
プログラミング基礎I(再) 山元進.
寺尾 敦 青山学院大学社会情報学部 atsushi [at] si.aoyama.ac.jp
担当者 河田正樹 2011年度 統計学基礎講義内容 担当者 河田正樹
流れ(3時間分) 1 ちらばりは必要か? 2 分散・標準偏差の意味 3 計算演習(例題と問題) 4 実験1(きれいな山型の性質を知ろう)
確率・統計Ⅱ 第7回.
第3章 二つの変数の記述統計 二つの変数を対象として変数同士の関係を捉える 量的変数どうしの関係 質的変数どうしの関係.
統計解析 第1章 データの表現.
メディア学部 2011年9月29日(木) 担当教員:亀田弘之
月曜3限 1141教室 担当者: 河田 正樹 年度 経済データ解析講義内容 月曜3限  1141教室 担当者: 河田 正樹
1変量データの記述 経済データ解析 2006年度.
データのバラツキの測度 レンジと四分位偏差 分散と標準偏差 変動係数.
春の統計学・計量経済学勉強会 第1回:2017年2月21日(火) 市野泰和
担当者 河田正樹 2018年度 統計学基礎講義内容 担当者 河田正樹
担当者 河田正樹 2010年度 統計学基礎講義内容 担当者 河田正樹
. . . . 10倍,100倍 3.24を10倍した数を考えましょう。 を100倍した数を考えましょう。 10倍
第3章 統計的推定 (その1) 統計学 2006年度.
統計学 西 山.
他の平均値 幾何平均 調和平均 メデイアンとモード 平均値・メデイアン・モードの関係.
プログラミングⅠ 平成30年10月29日 森田 彦.
資料の活用.
1.母平均の検定:小標本場合 2.母集団平均の差の検定
第3章補足2 多変量データの記述 統計学基礎 2010年度.
春の統計学・計量経済学勉強会 第2回・第3回 2017年2月24日(金)・28日(火) 市野泰和
第4章 統計的検定 (その2) 統計学 2006年度.
都市・港湾経済学(総) 国民経済計算論(商)
代表値と散らばり.
基礎プログラミング演習 第6回.
度数分布表における平均・分散 (第1章 記述統計の復習 補足)
メディア学部 2010年9月30日(木) 担当教員:亀田弘之
情報の集約 記述統計 記述統計とは、収集したデータの分布を明らかにする事により、データの示す傾向や性質を要約することです。データを収集してもそこから情報を読み取らなければ意味はありません。特に膨大な量のデータになれば読みやすい形にまとめて要約する必要があります。
プログラミング入門 電卓を作ろう・パートI!!.
ウェブデザイン演習 第6回.
1変量データの記述 (度数分布表とヒストグラム)
散らばり 本時の目標 資料の傾向をみるときは、代表値だけでなく散らばりを考える必要があることを理解する。
第2章 統計データの記述 データについての理解 度数分布表の作成.
重回帰分析入門 (第5章補足) 統計学 2007年度.
都市・港湾経済学(総) 国民経済計算論(商)
回帰分析入門 経済データ解析 2011年度.
第3章 統計的推定 (その2) 統計学 2006年度 <修正・補足版>.
第1章 文字の表示と計算 printfと演算子をやります 第1章 文字の表示と計算.
第1章 文字の表示と計算 printfと演算子をやります.
第1日目第2時限の学習目標 基本的な1変量統計量(その2)について学ぶ。 尺度水準と適切な統計量との関連を整理する。
Presentation transcript:

第2章補足 幹葉表示 統計学基礎 2010年度

<幹葉表示> 幹葉表示(みきはひょうじ、かんようひょうじ)とは、簡易的なヒストグラムといえる。 例えば、テストの点数のような2ケタの数値であれば、十の位の数を幹、一の位の数を葉として次ページのように表示する。 この表示によって、集団の分布がわかる。 度数分布表を作成するための予備的作業として用いることも可能である。

右のデータはあるクラス38人分のテストの点数のデータである。 このデータを幹葉表示してみる。 3 9 2 2 6 7 6 43 20 46 47 20 30 63 69 78 88 73 20 58 87 47 75 44 69 34 20 17 63 36 7 27 21 44 66 33 54 34 69 60 23 01 2 3 4 5 6 7 8 9 7 01 2 3 4 5 6 7 8 9 7 7 7 0 0 0 0 1 2 3 7 0 0 0 0 7 1 3 0 3 4 4 6 9 0 4 6 3 4 3 4 4 6 7 7 3 6 7 7 4 4 4 8 8 4 0 0 3 3 6 7 9 9 9 3 9 9 3 6 9 0 3 5 8 8 3 5 7 8 8 7 最終的な幹葉表示 予備的な幹葉表示

<特徴と注意点> このような表示を用いることができるのは、とりうる値が2ケタの数値が中心であり、せいぜい200までであろう。たとえば136という数値の場合、13を幹、6を葉にすればよい。 小数点以下をとる場合は、1ケタまでとなり、整数部分はせいぜい20までであろう。たとえば、7.2という数値の場合、7を幹、2を葉として表示する。 1 2 3 : 9 10 11 12 13 1 2 : 6 7 8 9 10 2 6

例えば、身長を階級幅5cmの度数分布表にまとめるときは、「正」の字を書くなどして、予備的な作業をおこなうことは可能である。 幹葉表示は、度数分布表・ヒストグラムと異なり、階級の幅を2cmとか5cmとかにすることは難しい。10の倍数の階級幅のとき(1番得意なのは1のとき)、便利である。 例えば、身長を階級幅5cmの度数分布表にまとめるときは、「正」の字を書くなどして、予備的な作業をおこなうことは可能である。 以上     未満       165       170 170      175 175      180