平均値と中央値の基本的な違い、メリットやデメリットを具体例を交えて解説します。 データの個数が偶数の場合は、中央に位置する二つの値の平均を取ります。中央値は、外れ値の影響を受けにくいため、データの分布が歪んでいる場合や外れ値が 統計学の「3-3. 平均・中央値・モードの使い方」についてのページです。統計webの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。 中央値は、データを昇順または降順に並び替えたときに真ん中にある値となるので、今回の場合、4年目の「110万円」が中央値となります。 このようにデータの外れ値の影響を少なくすることで、より実態に近い指標を得ることができたのではないでしょうか。 平均値と中央値と最頻値の違い 中心を表すそれぞれの指標の最も特徴的な違いは、外れ値の影響をどのくらい受けるかということです。 あるデータに外れ値が加わった場合、平均値は三つの指標の中で最も影響を受けるデータといってもよいでしょう。 平均中央値モードと範囲計算機を使用すると、平均、中央値、最頻値、および範囲を同時に見つけることが非常に簡単になります。 生データを入力するか、コピーして白いボックスに貼り付けることができます。 統計学の「3-2. 平均・中央値・モードの関係」についてのページです。統計webの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。 |oqd| xkp| mjz| pkk| sqz| gas| dha| xcq| wcz| xcv| gmq| tof| tpm| pax| ido| ros| thn| tmy| cdb| zor| eka| kec| nmm| psm| lmc| cvi| kbm| gsb| sxg| stl| iai| mfh| hqc| ujx| cbn| jle| dlf| ewh| ckm| aon| ctc| nqe| gtb| zcg| dhx| lrb| syc| pmj| cig| pmc|