[Script Info]
Title: 
[Events]
Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:00.00,0:00:06.53,Default,,0000,0000,0000,,私たちはこれから「統計」の\N世界へと旅を始めます。
Dialogue: 0,0:00:06.53,0:00:11.40,Default,,0000,0000,0000,,それは本当にデータについて\N理解する方法です。
Dialogue: 0,0:00:11.40,0:00:14.43,Default,,0000,0000,0000,,つまり統計とは結局データに\Nついてです。
Dialogue: 0,0:00:14.43,0:00:18.80,Default,,0000,0000,0000,,そして統計の世界への旅を\N始める時には，
Dialogue: 0,0:00:18.80,0:00:22.90,Default,,0000,0000,0000,,まず，記述統計学と呼ばれるものに\Nついてたくさんやっていきます。
Dialogue: 0,0:00:22.90,0:00:25.00,Default,,0000,0000,0000,,さて，私たちがたくさんの\Nデータを持っているとして，
Dialogue: 0,0:00:25.00,0:00:29.77,Default,,0000,0000,0000,,データ全部を見せることなしに，\Nそのデータについて何かを語りたい時，
Dialogue: 0,0:00:29.77,0:00:33.57,Default,,0000,0000,0000,,そのデータをある少ない数のセットでどうにか記述できな\Nいでしょうか?
Dialogue: 0,0:00:33.57,0:00:35.40,Default,,0000,0000,0000,,それが私たちが焦点を\Nあてたいことです。
Dialogue: 0,0:00:35.40,0:00:38.80,Default,,0000,0000,0000,,そして，私たちが記述統計学の\N上にツールキットを作ったら，
Dialogue: 0,0:00:38.80,0:00:41.40,Default,,0000,0000,0000,,データについて推計したり，\N何か結論を出したり，
Dialogue: 0,0:00:41.40,0:00:43.90,Default,,0000,0000,0000,,何か判断したりしはじめる\Nことができるでしょう。
Dialogue: 0,0:00:43.90,0:00:50.83,Default,,0000,0000,0000,,私たちは推計統計学について\Nたくさんのことをしはじめ，推計をします。
Dialogue: 0,0:00:50.83,0:00:52.80,Default,,0000,0000,0000,,これらは今は置いておき，
Dialogue: 0,0:00:52.80,0:00:56.07,Default,,0000,0000,0000,,まずは，データをどうやって\N記述するかについて考えましょう。
Dialogue: 0,0:00:56.07,0:01:00.40,Default,,0000,0000,0000,,まずは数のセットがあるとします。
Dialogue: 0,0:01:00.40,0:01:02.03,Default,,0000,0000,0000,,これをデータと考えることができます。
Dialogue: 0,0:01:02.03,0:01:05.43,Default,,0000,0000,0000,,たとえば，私たちの庭にある\N植物の高さを測ったとしましょう。
Dialogue: 0,0:01:05.43,0:01:07.10,Default,,0000,0000,0000,,ここには 6 本の植物が\Nあったとします。
Dialogue: 0,0:01:07.10,0:01:13.57,Default,,0000,0000,0000,,そして高さは 4 インチ，3 インチ，\N1 インチ， 6 インチ，
Dialogue: 0,0:01:13.57,0:01:17.67,Default,,0000,0000,0000,,そして，1 インチ， 7インチ\Nだったとします。
Dialogue: 0,0:01:17.67,0:01:20.63,Default,,0000,0000,0000,,そして，他の部屋にいる誰かが，\Nあなたの植物は見ずに，
Dialogue: 0,0:01:20.63,0:01:24.33,Default,,0000,0000,0000,,「あなたの植物の高さはどれくらい?」\Nと尋ねたとします。
Dialogue: 0,0:01:24.33,0:01:25.93,Default,,0000,0000,0000,,そしてその人は 1 つの数しか\N聞きたくないとします。
Dialogue: 0,0:01:25.93,0:01:30.23,Default,,0000,0000,0000,,つまり，どうにかして，これらの\N植物全部を代表するような
Dialogue: 0,0:01:30.23,0:01:33.10,Default,,0000,0000,0000,,1 つの数を知りたいのです。
Dialogue: 0,0:01:33.10,0:01:36.27,Default,,0000,0000,0000,,どうしたらいいでしょうか?
Dialogue: 0,0:01:36.27,0:01:38.50,Default,,0000,0000,0000,,そうですね。どうしたら\Nいいでしょうか?
Dialogue: 0,0:01:38.50,0:01:40.67,Default,,0000,0000,0000,,何かこの数のうち，\Nよくあるものとか。
Dialogue: 0,0:01:40.67,0:01:43.73,Default,,0000,0000,0000,,または，なんとかこの数の\N真ん中を表すような数。
Dialogue: 0,0:01:43.73,0:01:45.93,Default,,0000,0000,0000,,たとえば，一番よく出てくる\N数かもしれません。
Dialogue: 0,0:01:45.93,0:01:48.43,Default,,0000,0000,0000,,あるいは，これらの数\N全部の真ん中を
Dialogue: 0,0:01:48.43,0:01:50.97,Default,,0000,0000,0000,,表すような数とかかもしれません。
Dialogue: 0,0:01:50.97,0:01:52.90,Default,,0000,0000,0000,,もしあなたが，こういった\Nことを言ったとしたら，
Dialogue: 0,0:01:52.90,0:01:54.87,Default,,0000,0000,0000,,実はあなたは記述統計学を\N最初に考えた人たちと
Dialogue: 0,0:01:54.87,0:01:57.90,Default,,0000,0000,0000,,同じことをしています。
Dialogue: 0,0:01:57.90,0:01:59.83,Default,,0000,0000,0000,,その人たちは，「どうしたら\Nいいかな?」と言ったことでしょう。
Dialogue: 0,0:01:59.83,0:02:03.80,Default,,0000,0000,0000,,そして「平均」という考えに\Nついて考えはじます。
Dialogue: 0,0:02:03.80,0:02:04.63,Default,,0000,0000,0000,,「平均」。
Dialogue: 0,0:02:04.63,0:02:07.17,Default,,0000,0000,0000,,ここで見ていきますが，\N毎日の言葉で
Dialogue: 0,0:02:07.17,0:02:09.40,Default,,0000,0000,0000,,「平均」は特定の意味を持ちます。
Dialogue: 0,0:02:09.40,0:02:11.27,Default,,0000,0000,0000,,多くの人が平均と言うと，
Dialogue: 0,0:02:11.27,0:02:14.63,Default,,0000,0000,0000,,すぐ後で見ますが，算術平均に\Nついて言っています。
Dialogue: 0,0:02:14.63,0:02:17.80,Default,,0000,0000,0000,,しかし統計学では，平均というのは，\Nもっと一般の何かを言います。
Dialogue: 0,0:02:17.80,0:02:22.67,Default,,0000,0000,0000,,それは，よく出てくるもの，中央のもの，
Dialogue: 0,0:02:22.67,0:02:29.50,Default,,0000,0000,0000,,または，これらは「または」でつなぎます。
Dialogue: 0,0:02:29.50,0:02:34.27,Default,,0000,0000,0000,,それは実際には中心傾向の\N測定をみつけることです。
Dialogue: 0,0:02:34.27,0:02:38.23,Default,,0000,0000,0000,,「中心傾向」。
Dialogue: 0,0:02:38.23,0:02:40.23,Default,,0000,0000,0000,,ではもう一度，あなたが\Nたくさんの数を持っていて，
Dialogue: 0,0:02:40.23,0:02:44.13,Default,,0000,0000,0000,,どうにかしてこれらを 1 個の数で\N表わそうとした時，それを平均と呼び，
Dialogue: 0,0:02:44.13,0:02:50.13,Default,,0000,0000,0000,,それは，よくあるものか，真ん中か，\Nこれらの数の中央にある何かです。
Dialogue: 0,0:02:50.13,0:02:53.80,Default,,0000,0000,0000,,これから，いろんなタイプの\N平均(Average)を見ていきます。
Dialogue: 0,0:02:53.80,0:02:56.37,Default,,0000,0000,0000,,最初のものは多分あなたに\N一番身近なものでしょう。
Dialogue: 0,0:02:56.37,0:02:59.13,Default,,0000,0000,0000,,それは，人々は「この試験の平均」，とか
Dialogue: 0,0:02:59.13,0:03:00.53,Default,,0000,0000,0000,,「この植物の高さの平均」とか言います。
Dialogue: 0,0:03:00.53,0:03:02.67,Default,,0000,0000,0000,,それは普通算術平均です。
Dialogue: 0,0:03:02.67,0:03:05.17,Default,,0000,0000,0000,,書いてみましょう。
Dialogue: 0,0:03:05.17,0:03:12.80,Default,,0000,0000,0000,,黄色で算術平均と書きます。
Dialogue: 0,0:03:12.80,0:03:19.40,Default,,0000,0000,0000,,算術は名詞ですが，ここでは\N形容詞のように使います。
Dialogue: 0,0:03:19.40,0:03:21.30,Default,,0000,0000,0000,,算術平均。
Dialogue: 0,0:03:21.30,0:03:25.00,Default,,0000,0000,0000,,これは全部のデータの和を\Nデータの数で割ったものです。
Dialogue: 0,0:03:25.00,0:03:27.87,Default,,0000,0000,0000,,これは人間が作った定義で，\N使い出があるものです。
Dialogue: 0,0:03:27.87,0:03:31.30,Default,,0000,0000,0000,,これら数の全部の和を，
Dialogue: 0,0:03:31.30,0:03:34.13,Default,,0000,0000,0000,,これらの数の数で割ります。
Dialogue: 0,0:03:34.13,0:03:38.80,Default,,0000,0000,0000,,これが与えられたとして，この\Nデータセットの算術平均は何ですか?
Dialogue: 0,0:03:38.80,0:03:39.97,Default,,0000,0000,0000,,計算してみましょう。
Dialogue: 0,0:03:39.97,0:03:47.17,Default,,0000,0000,0000,,4 たす 3 たす 1 たす \N6 たす 1 たす 7 を
Dialogue: 0,0:03:47.17,0:03:50.90,Default,,0000,0000,0000,,ここにあるデータポイントの\N数で割ります。
Dialogue: 0,0:03:50.90,0:03:52.90,Default,,0000,0000,0000,,6 個のデータポイントがあります。
Dialogue: 0,0:03:52.90,0:03:54.53,Default,,0000,0000,0000,,ですから 6 で割ります。
Dialogue: 0,0:03:54.53,0:04:01.70,Default,,0000,0000,0000,,4 たす 3 は 7 で，たすことの\N1 は 8，たすことの 6 は 14，
Dialogue: 0,0:04:01.70,0:04:04.80,Default,,0000,0000,0000,,たすことの 1 は 15，たすことの 7。
Dialogue: 0,0:04:04.80,0:04:07.90,Default,,0000,0000,0000,,15 たす 7 は 22 に等しい。
Dialogue: 0,0:04:07.90,0:04:08.83,Default,,0000,0000,0000,,もう一見確かめます。
Dialogue: 0,0:04:08.83,0:04:14.87,Default,,0000,0000,0000,,7, 8, 14, 15, 22, \Nこれ全部を 6 で割る。
Dialogue: 0,0:04:14.87,0:04:16.77,Default,,0000,0000,0000,,これは帯分数で書けます。
Dialogue: 0,0:04:16.77,0:04:20.80,Default,,0000,0000,0000,,6 は 22 に 3 回あるので，\Nあまりは 4 です。
Dialogue: 0,0:04:20.80,0:04:24.90,Default,,0000,0000,0000,,すると，3 と 6 分の 4 です。\Nそれは，3 と 3 分の 2 と同じです。
Dialogue: 0,0:04:24.90,0:04:28.37,Default,,0000,0000,0000,,これを小数で， 3.6 の\N循環と書くこともできます。
Dialogue: 0,0:04:28.37,0:04:31.77,Default,,0000,0000,0000,,これは実は 3.6 の循環小数です。
Dialogue: 0,0:04:31.77,0:04:34.07,Default,,0000,0000,0000,,わかっているのならどう\N書いてもいいです。
Dialogue: 0,0:04:34.07,0:04:36.40,Default,,0000,0000,0000,,しかし，これはある意味\Nデータを代表する数です。
Dialogue: 0,0:04:36.40,0:04:39.50,Default,,0000,0000,0000,,これは中心傾向を\Nとらえようとしています。
Dialogue: 0,0:04:39.50,0:04:41.30,Default,,0000,0000,0000,,繰り返しますが，これは\N人の作ったものです。
Dialogue: 0,0:04:41.30,0:04:45.83,Default,,0000,0000,0000,,誰かが，これは宗教の書物とかで，
Dialogue: 0,0:04:45.83,0:04:47.67,Default,,0000,0000,0000,,算術平均はこうして計算する\Nように定義されなくてはならない，
Dialogue: 0,0:04:47.67,0:04:48.87,Default,,0000,0000,0000,,というものではありません。
Dialogue: 0,0:04:48.87,0:04:53.20,Default,,0000,0000,0000,,また，宇宙を研究する時に\N考える，円の周長を求める，
Dialogue: 0,0:04:53.20,0:04:57.53,Default,,0000,0000,0000,,みたいな純粋な\N計算でもありません。
Dialogue: 0,0:04:57.53,0:05:00.30,Default,,0000,0000,0000,,円周とかは宇宙を\N研究すると出てきます。
Dialogue: 0,0:05:00.30,0:05:01.93,Default,,0000,0000,0000,,算術平均は人間の作った定義で，
Dialogue: 0,0:05:01.93,0:05:03.80,Default,,0000,0000,0000,,いろいろ使い道があります。
Dialogue: 0,0:05:03.80,0:05:06.93,Default,,0000,0000,0000,,さて，平均，よくあるもの，\N真ん中の値とかを求めるには
Dialogue: 0,0:05:06.93,0:05:09.80,Default,,0000,0000,0000,,他の方法もあります。
Dialogue: 0,0:05:09.80,0:05:14.17,Default,,0000,0000,0000,,よくある他の方法には\N中央値，メジアンがあります。
Dialogue: 0,0:05:14.17,0:05:15.37,Default,,0000,0000,0000,,中央値と書いとおきます。
Dialogue: 0,0:05:15.37,0:05:16.43,Default,,0000,0000,0000,,もう色がないですね。
Dialogue: 0,0:05:16.43,0:05:18.33,Default,,0000,0000,0000,,これはピンクで書きます。
Dialogue: 0,0:05:18.33,0:05:20.97,Default,,0000,0000,0000,,さて，中央値です。
Dialogue: 0,0:05:20.97,0:05:24.83,Default,,0000,0000,0000,,中央値とは，文字通り，\N真ん中の数を探します。
Dialogue: 0,0:05:24.83,0:05:27.03,Default,,0000,0000,0000,,もしこれらの数を\N全部順番に並べて，
Dialogue: 0,0:05:27.03,0:05:31.13,Default,,0000,0000,0000,,真ん中の数をみつけたら，\Nそれが中央値です。
Dialogue: 0,0:05:31.13,0:05:35.50,Default,,0000,0000,0000,,では，この数のセットの\N中央値は何でしょうか?
Dialogue: 0,0:05:35.50,0:05:36.60,Default,,0000,0000,0000,,求めてみましょう。
Dialogue: 0,0:05:36.60,0:05:37.87,Default,,0000,0000,0000,,まずは順番に並べましょう。
Dialogue: 0,0:05:37.87,0:05:39.50,Default,,0000,0000,0000,,1 があって，
Dialogue: 0,0:05:39.50,0:05:40.70,Default,,0000,0000,0000,,もう 1 個 1 があります。
Dialogue: 0,0:05:40.70,0:05:42.53,Default,,0000,0000,0000,,それから 3 があり，
Dialogue: 0,0:05:42.53,0:05:46.30,Default,,0000,0000,0000,,4，6， そして 7 です。
Dialogue: 0,0:05:46.30,0:05:48.40,Default,,0000,0000,0000,,これらの数を並びかえました。
Dialogue: 0,0:05:48.40,0:05:50.57,Default,,0000,0000,0000,,では何が真ん中の数ですか?
Dialogue: 0,0:05:50.57,0:05:51.100,Default,,0000,0000,0000,,ここを見ます。
Dialogue: 0,0:05:52.00,0:05:54.63,Default,,0000,0000,0000,,ここには偶数の数の数があります。\N6 個の数があります。
Dialogue: 0,0:05:54.63,0:05:56.93,Default,,0000,0000,0000,,すると中央の数はありません。
Dialogue: 0,0:05:56.93,0:05:59.33,Default,,0000,0000,0000,,実は 2 個の中央の数があります。
Dialogue: 0,0:05:59.33,0:06:01.73,Default,,0000,0000,0000,,ここに，2 個の中央の数があります。
Dialogue: 0,0:06:01.73,0:06:02.83,Default,,0000,0000,0000,,3 と 4 です。
Dialogue: 0,0:06:02.83,0:06:05.63,Default,,0000,0000,0000,,この場合のように 2 個の\N中央の数がある時には，
Dialogue: 0,0:06:05.63,0:06:09.33,Default,,0000,0000,0000,,これら 2 個の数の間をとります。
Dialogue: 0,0:06:09.33,0:06:13.97,Default,,0000,0000,0000,,中央値を求めるには，これら \N2 個の数の算術平均をとります。
Dialogue: 0,0:06:13.97,0:06:18.87,Default,,0000,0000,0000,,すると中央値は 3 と 4 の間，\Nつまり 3.5 になります。
Dialogue: 0,0:06:18.87,0:06:24.10,Default,,0000,0000,0000,,するとこの場合には\N中央値は 3.5 です。
Dialogue: 0,0:06:24.10,0:06:26.27,Default,,0000,0000,0000,,もし偶数の数の数が\Nあった場合には，
Dialogue: 0,0:06:26.27,0:06:28.40,Default,,0000,0000,0000,,中央値は，真ん中の 2 個の\N数の算術平均をとります
Dialogue: 0,0:06:28.40,0:06:31.43,Default,,0000,0000,0000,,あるいは，真ん中の 2 個の\N数の真ん中の値をとります。
Dialogue: 0,0:06:31.43,0:06:33.97,Default,,0000,0000,0000,,もし数の数が奇数なら，\Nもっと簡単です。
Dialogue: 0,0:06:33.97,0:06:36.60,Default,,0000,0000,0000,,その場合には，そうですね，\N他のデータセットを考えましょう。
Dialogue: 0,0:06:36.60,0:06:38.07,Default,,0000,0000,0000,,データセットは，
Dialogue: 0,0:06:38.07,0:06:42.93,Default,,0000,0000,0000,,最初から順番に並べますが，
Dialogue: 0,0:06:42.93,0:06:55.37,Default,,0000,0000,0000,,0，7，50， どうしますかね，\N1 万，100 万とします。
Dialogue: 0,0:06:55.37,0:06:56.67,Default,,0000,0000,0000,,これがデータセットだとしましょう。
Dialogue: 0,0:06:56.67,0:06:58.13,Default,,0000,0000,0000,,ちょっとおかしなデータ\Nセットかもしれません。
Dialogue: 0,0:06:58.13,0:07:02.10,Default,,0000,0000,0000,,しかしこの場合，中央値は\N何になりますか?
Dialogue: 0,0:07:02.10,0:07:03.73,Default,,0000,0000,0000,,ここには 5 個の数があります。
Dialogue: 0,0:07:03.73,0:07:05.10,Default,,0000,0000,0000,,数の数は奇数です。
Dialogue: 0,0:07:05.10,0:07:06.90,Default,,0000,0000,0000,,すると，真ん中を\N取るのは簡単です。
Dialogue: 0,0:07:06.90,0:07:11.73,Default,,0000,0000,0000,,真ん中は，こちらの 2 個の\N数よりも大きくて，
Dialogue: 0,0:07:11.73,0:07:13.23,Default,,0000,0000,0000,,こちらの 2 個の数よりも\N小さいものです。
Dialogue: 0,0:07:13.23,0:07:14.43,Default,,0000,0000,0000,,これは丁度真ん中にあります。
Dialogue: 0,0:07:14.43,0:07:18.53,Default,,0000,0000,0000,,するとこの場合，\N中央値は 50 です。
Dialogue: 0,0:07:18.53,0:07:20.43,Default,,0000,0000,0000,,さて，3 番目の中心傾向は，
Dialogue: 0,0:07:20.43,0:07:21.90,Default,,0000,0000,0000,,多分日常生活では，\N一番使わないでしょうが，
Dialogue: 0,0:07:21.90,0:07:26.10,Default,,0000,0000,0000,,モード，最頻値です。
Dialogue: 0,0:07:26.10,0:07:27.50,Default,,0000,0000,0000,,これは結構忘れられて\Nいるのではないでしょうか。
Dialogue: 0,0:07:27.50,0:07:29.77,Default,,0000,0000,0000,,何か複雑な響きがあります。
Dialogue: 0,0:07:29.77,0:07:32.77,Default,,0000,0000,0000,,しかし，これはとても\N素直な考えです。
Dialogue: 0,0:07:32.77,0:07:35.87,Default,,0000,0000,0000,,ある意味，一番基本の\N考えとも言えます。
Dialogue: 0,0:07:35.87,0:07:40.20,Default,,0000,0000,0000,,最頻値は，データセットの\N中の一番よくある数のことです。
Dialogue: 0,0:07:40.20,0:07:41.57,Default,,0000,0000,0000,,もし一番よく出てくる数が\Nあるのならば，です。
Dialogue: 0,0:07:41.57,0:07:43.50,Default,,0000,0000,0000,,全部の数が等しく表われたり，
Dialogue: 0,0:07:43.50,0:07:45.43,Default,,0000,0000,0000,,一番よく出てくる数が \N1 つに決まらない場合，
Dialogue: 0,0:07:45.43,0:07:46.100,Default,,0000,0000,0000,,最頻値はありません。
Dialogue: 0,0:07:47.00,0:07:49.93,Default,,0000,0000,0000,,しかし，最頻値の定義が\Nそう与えられたとして，
Dialogue: 0,0:07:49.93,0:07:53.87,Default,,0000,0000,0000,,この元のデータセットに一番良く\N出てくる 1 個の数は何でしょうか?
Dialogue: 0,0:07:53.87,0:07:57.100,Default,,0000,0000,0000,,このデータセットです。
Dialogue: 0,0:07:58.00,0:07:59.80,Default,,0000,0000,0000,,4 は 1 個しかありません。
Dialogue: 0,0:07:59.80,0:08:01.17,Default,,0000,0000,0000,,3 は 1 個しかありません。
Dialogue: 0,0:08:01.17,0:08:03.07,Default,,0000,0000,0000,,しかし 1 は 2 個あります。
Dialogue: 0,0:08:03.07,0:08:04.57,Default,,0000,0000,0000,,6 も 7 も 1 個だけです。
Dialogue: 0,0:08:04.57,0:08:10.73,Default,,0000,0000,0000,,ここで一番良く出てくる数は 1 です。
Dialogue: 0,0:08:10.73,0:08:13.77,Default,,0000,0000,0000,,最頻値は，一番普通にある数，\N一番良く出てくる数で，
Dialogue: 0,0:08:13.77,0:08:17.30,Default,,0000,0000,0000,,ここでは 1 です。
Dialogue: 0,0:08:17.30,0:08:19.27,Default,,0000,0000,0000,,さて，これらがよくあるもの，\N中央のもの，中心傾向を
Dialogue: 0,0:08:19.27,0:08:22.100,Default,,0000,0000,0000,,求める方法です。
Dialogue: 0,0:08:23.00,0:08:25.30,Default,,0000,0000,0000,,しかしそれぞれはまったく\N違う方法です。
Dialogue: 0,0:08:25.30,0:08:27.03,Default,,0000,0000,0000,,もっと学び，もっと統計をやっていくと，
Dialogue: 0,0:08:27.03,0:08:29.43,Default,,0000,0000,0000,,これらはそれぞれ違う利用法が\Nあるとわかるでしょう。
Dialogue: 0,0:08:29.43,0:08:31.40,Default,,0000,0000,0000,,これが最も使われるものです。
Dialogue: 0,0:08:31.40,0:08:34.27,Default,,0000,0000,0000,,中央値はこんなふうに算術平均が\Nゆがんでしまうような，
Dialogue: 0,0:08:34.27,0:08:37.80,Default,,0000,0000,0000,,変なデータセットの時に\Nとても良いです。
Dialogue: 0,0:08:37.80,0:08:41.27,Default,,0000,0000,0000,,最頻値(モード)は，
Dialogue: 0,0:08:41.27,0:08:45.63,Default,,0000,0000,0000,,特に 1 つの数がよく出てくる\N場合にとても使い出があります。
Dialogue: 0,0:08:45.63,0:08:47.47,Default,,0000,0000,0000,,とにかく今回はここまでにしましょう。
Dialogue: 0,0:08:47.47,0:08:50.33,Default,,0000,0000,0000,,そして，次のいくつかの\Nビデオでは統計について
Dialogue: 0,0:08:50.33,0:08:53.20,Default,,0000,0000,0000,,もっと深く見ていきましょう。