- 目次
- 理解
- 表計算
- コード
【理解】データの散らばりの数学的解説
散布度について
$s_x^2 \displaystyle = \frac{(x_1 - \bar{x})^2+\cdots + (x_n - \bar{x})^2}{n}$（分散）
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$s_x^2 = \overline{x^2} - \bar{x}^2$
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$s_x \displaystyle = \sqrt{\frac{(x_1 - \bar{x})^2+\cdots + (x_n - \bar{x})^2}{n}}$（標準偏差）
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$\displaystyle CV=\frac{s_x}{\bar{x}}$（変動係数）
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ヒストグラムの形状による分布の比較
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$s_y^2 = a^2s_x^2$（分散）
$s_y = |a|s_x$（標準偏差）
※一次変換 $y=ax+b$ による変化
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$\displaystyle z = \frac{x-\bar{x}}{s_x}$（標準化）
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$\displaystyle \frac{x_k - \bar{x}}{s_x}\times 10 +50$（偏差値）
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$M-m$（データの範囲）
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$Q_3-Q_1$（四分位範囲）
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$\displaystyle \frac{Q_3-Q_1}{2}$（四分位偏差）
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【表計算】Excel・スプレッドシートで散らばりの計算
四分位数 QUARTILE.INC()
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分散 VAR.P()
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標準偏差STDEV.P()
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ヒストグラムの作成
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箱ひげ図の作成
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【コード】Pythonで散らばりの計算
四分位数（パーセンタイル） percentile()
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分散 pvarinace() variance() var()
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標準偏差pstdev() stdev() std()
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ヒストグラムの作成hist()
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ヒストグラムの複数表示（Pandasの利用）
【CSV/Pandas初めて使う人】PythonでCSVファイルを利用して「あっすごい」って思わせるまで
PythonでCSVファイルを利用する基本的な内容を解説します。 Pythonを使うと任意のデータを利用することも容易になります。 初歩的なことしか知らないと、 「Excelの方が便…
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箱ひげ図の作成boxplot()
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