0:00:00.494,0:00:07.699
では、統計学に入りましょう。

0:00:07.699,0:00:11.411
データの扱い方です。

0:00:11.411,0:00:14.531
統計とは、データです。

0:00:14.531,0:00:19.044
統計学を始めるにあたり、

0:00:19.044,0:00:23.615
記述的統計学と呼ばれるものを習いましょう。

0:00:23.615,0:00:29.728
多くのデータについて、それをすべて見ずに[br]何か示すことができるでしょうか？

0:00:29.728,0:00:34.196
大規模なデータを小数の数字で記述することが[br]できますか？

0:00:34.196,0:00:35.692
これが、この学習の焦点です。

0:00:35.692,0:00:39.096
記述的統計学を学んだ後で、

0:00:39.096,0:00:52.059
推測統計学に進むことができます。

0:00:52.059,0:00:55.130
では、まず、同様にデータを記述するか習いましょう。

0:00:56.760,0:01:03.808
数字のセットがあるとします。[br]これがデータです。

0:01:03.808,0:01:06.379
たとえば、庭の植物の高さを測ったとします。

0:01:06.379,0:01:08.897
６つの植物があり、その高さが

0:01:08.897,0:01:18.159
４、３、１、６、１、７インチとします。

0:01:18.159,0:01:23.097
この結果を知らない人が、植物の高さを聞いたとします。

0:01:23.097,0:01:33.829
何かすべての植物の高さを記述する数字を聞かれました。

0:01:33.829,0:01:36.907
どうすればいいでしょう？

0:01:36.907,0:01:44.427
中心を示す数字ではどうでしょう？

0:01:44.427,0:01:52.712
あるいは、頻繁な高さではどうでしょう？[br]あるいは、真ん中の高さではどうでしょう？

0:01:52.712,0:01:57.194
これらは、同じことをしています。

0:01:57.194,0:01:59.113
つまり、記述的統計学を行っています。

0:01:59.113,0:02:01.048
では、実際どうすればいいでしょう？

0:02:01.048,0:02:15.040
平均を考えましょう。[br]日常、平均はよく使用され、算術して得られる数です。

0:02:15.040,0:02:18.481
統計学では、平均はより一般的な意味があります。

0:02:18.481,0:02:38.897
それは、典型的な、あるいは、真ん中の数、[br]つまり、中心となる傾向を求めようとしています。

0:02:38.897,0:02:50.664
多くのデータが存在する場合、[br]平均、または中心となる数で、それを記述しようとします。

0:02:50.664,0:02:55.095
平均には、いろいろなものがあります。

0:02:55.095,0:03:03.865
まず、最も馴染みのあるものは、[br]算術的な試験の平均や、高さの平均です。

0:03:03.865,0:03:13.843
算術的に得られる平均です。

0:03:13.843,0:03:22.193
黄色で書きます。

0:03:22.193,0:03:26.761
これは、すべての数字を合計し

0:03:26.761,0:03:29.756
データ数で割った値です。

0:03:29.756,0:03:35.581
データ数で割った値です。

0:03:35.581,0:03:39.809
算術的な平均値とは何でしょう？

0:03:39.809,0:03:56.157
では、計算してみましょう。[br]４＋３＋１＋６＋１＋７をデータ数の６で割ります。

0:03:56.157,0:04:14.776
４＋３＝７、７＋１＝８、８＋６＝１４、１４＋１＝１５、１５＋７＝２２、これを６で割ります。

0:04:14.776,0:04:29.606
６は２２に３回はいります。残りは４です。[br]３4/6です。つまり、３2/3です。あるいは3.6です。

0:04:29.606,0:04:40.768
どのように書いてもいいですが、[br]中心をとらえようとしている記述的な数値です。

0:04:40.768,0:04:44.043
これは、絶対的なものではなく、

0:04:44.043,0:04:50.345
このように、定義されたものです。

0:04:50.345,0:05:00.446
円周の計算のように絶対的なものではなく

0:05:00.446,0:05:04.440
便宜的に定義された数値です。

0:05:04.440,0:05:10.765
典型的な平均を求める他の方法もあります。

0:05:10.765,0:05:23.812
他の典型的な平均は、中央値で、ピンクで書きます。

0:05:23.812,0:05:28.024
中央に位置する値です。

0:05:28.024,0:05:32.764
すべての数を並べ替え、真ん中に置かれるのが[br]中央値です。

0:05:32.764,0:05:36.543
このデータセットでの中央値は何でしょう？

0:05:36.543,0:05:48.641
どれが中央値ですか？

0:05:48.641,0:05:52.691
１、１、３、４、６、７で[br]中央の値は何ですか？

0:05:52.691,0:06:02.765
偶数の数があるので、中央には[br]２つの値があります。

0:06:02.765,0:06:04.762
３と４です。

0:06:04.762,0:06:10.856
この場合は、この２つの値の真ん中を取ります。

0:06:10.856,0:06:14.842
この２つの値の平均値を見つけます。

0:06:14.842,0:06:25.096
この場合、３と４の真ん中は、3.5で、[br]つまり、中央値は3.5です。

0:06:25.096,0:06:31.946
偶数のデータ数の場合は、中央の２つの値の[br]平均値です。

0:06:31.946,0:06:35.761
基数のデータ数の場合は、単に中央に値です。

0:06:35.761,0:06:38.730
別のデータでやってみましょう。

0:06:38.730,0:06:41.829
これは、既に置き換えられたデータで、

0:06:41.829,0:06:57.723
０、０、７、50、10000、1000000です。

0:06:57.723,0:07:02.945
奇妙なデータですが、中央値は何ですか？

0:07:02.945,0:07:08.249
５つのデータがあるので、[br]中央の値を取ります。

0:07:08.249,0:07:14.476
中央値は、２つの値より大きく、２つの値より小さいです。

0:07:14.476,0:07:19.481
真ん中の値は、５０です。

0:07:19.481,0:07:28.629
３つ目の中心の傾向の見つけ方は、最頻値です。[br]これは、先の２つに比べ、使用される機会が少ないです。

0:07:28.629,0:07:43.712
難しく聞こえますが[br]これは、最も多く見られる値を意味します。

0:07:43.712,0:07:47.879
ここでの、最頻値は何ですか？[br]すべての値が１度しか見られない場合、最頻値はありません。

0:07:47.879,0:08:05.280
このデータセットの最頻値は何ですか？[br]４、３、６、７は１つで、１は２つあります。

0:08:05.280,0:08:17.690
最もよく見受けられる値は最頻値なので、[br]ここでは、１です。

0:08:17.690,0:08:28.307
平均を求める異なった方法が分かりましたか？[br]これらはとても異なった方法です。

0:08:28.307,0:08:31.012
それぞれの平均は[br]統計学を習っていくと異なった場合に役にたちます。

0:08:31.012,0:08:33.508
これは、最も広く使用されます。

0:08:33.508,0:08:38.146
中央値は、奇妙な値が存在する場合に便利です。

0:08:38.146,0:08:45.647
最頻値は、値が複数存在する場合に便利です。

0:08:45.647,0:08:52.700
では、次のビデオをより深く習いましょう。