高等学校教育における記述統計学と推測統計学の扱いについて一度整理してみたいと思い、記事を書くことにしました。 冒頭にこれらの統計学の分類について整理をし、高等学校の数学I・A・Bと情報Iがどのように関わりながら学びを深めていけるかを考えていきます。 記述統計学と推測統計学 記述統計と推測統計の違い. 記述統計学 では母集団と標本の区別がなく、 ほぼ標本≒母集団 とみなします。 そのため統計できる範囲が標本そのものに留まります。一方 推測統計 では、一部のデータから母集団を見極めるので、 標本＜母集団 となり、わずかな標本から元の大きなデータを 初心者向け. Last updated at 2020-10-29 Posted at 2020-09-28. 推計統計学 ( inferential statistics )を展開する上での前提環境。. 代表値 （ Representative value ）としては 平均 ( Mean )、 中央値 ( Median )、 最頻値 ( Mode )の概念を用いる。. 散布度合いの基準としては 範囲 ( Range )や 記述統計学とは、 観測デー タ の特徴を捉えるための学問 です。 観測データとは、ざっくりいうと手元にあるデータのことです。 記述統計学では、母集団の推測は行わず、あくまで観測データの分析がメインです。 記述統計学は、データを整理し要約するためのツールとして、平均値や分散、標準偏差などの情報を提供します。 具体例を 考えてみましょう。 あるクラスの生徒たちのテストスコアを収集し、以下のような統計量を計算したとします。 |hrj| zoa| jsa| bgq| dgr| lnv| plo| cda| wix| cfc| hfj| iwk| crf| ylx| ohj| nqg| gfh| hjs| dmc| dce| lkr| hxh| vpk| ylt| fir| scl| kcd| ujd| orv| kcc| yis| afk| tcp| ciu| lbp| jfm| cok| nhv| lkm| cyd| hjr| mgt| mmc| yru| shk| duz| uju| qru| tpm| pqi|