統計検定2級の備忘録③
11/13
1週間ぶりの投稿になりますが進捗を書いていこうと思います
今回は統計webのstep1の4の続きから7まで触れていきました
今回触れたのは以下になります
4.幹葉表示(前回の続き)
5.各グラフについて
6.分散と標準偏差
7.場合の数
4．幹葉表示(前回の続き）
最初、幹葉表示の表を見たときは、なんだこれってなりましたが、きちんと見ていくと、なるほど！といった感じで理解できたかと思います。11/11日に大学に行く通勤時間で暇だから進めようと思って勉強してました、あとは意外と知らない人もいるかと思いますが、幹葉表示(みきはひょうじ)っていうみたいですね笑
普段勉強する際にwordにメモしているのですが、「みきは」だけだと変換出ないし、「かんよう」と読み間違えていて調べました笑
おかげで読み方もばっちり覚えましたよ！笑笑
5．各グラフについて
この範囲は特に記述することはないかなと思います
たぶん皆さんがイメージするような棒グラフ、円グラフ等の紹介で
私自身も見たことあるなって感じで進められました
モザイク図に関してはよく知らなかったので、きちんと目を通しました(終)
6．分散と標準偏差
この中では一番大事な範囲かなと思います
学んだ内容としては、分散、標準偏差、そして変動係数です
公式を知っている方は多いと思いますし、私も公式は覚えていました(σ：シグマって読むんだとか、英語表記、変動係数の公式忘れてたな等、多少のムラはありました汗)
ただ、意外と盲点だったなと思ったのは、なんで分散を用いて比較するのか、標準偏差のほうが良い場合がある、標準偏差ではなくて、変動係数のほうが正しく比較できる場合があるというのは初めて知りました。
例えば、偏差もしくは平均偏差を用いて比較する場合、偏差だと平均が０になってしまう、また平均偏差だと絶対値を外す際の場合分けが必要で面倒というデメリットという欠陥があり分散がどれだけ偉大なのかということを知りました
けれども、分散は分散同士でしか比較できないので標準偏差を用いる必要もあり、またデータの単位が異なる際の比較をするには変動係数が役に立つという、、、
勉強の序盤ですが統計学の面白さを実感しています笑
7．場合の数
この範囲も特に書くことはないです笑
順列：Permutation
組み合わせ：Combination
今回はここまでとなります
ベイズの定理、確率変数、確率分布と、そろそろ難しくなってくると思うのでしっかり理解していければと思います
勉強時間1h 累計3h