高校数学における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門 第1章 #4

株式会社リュディアです。引き続き総務省より公開されている高校数学における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門 第1章 についてまとめてみます。

総務省の元資料はこちらから参考にしてください。

統計学習の指導のために（先生向け）

また私どもリュディアがまとめている前回までの 高校数学における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門 第1章 に関するまとめ へのリンクは以下を参考にしてください。

今回はデータとは何か？元資料の p13 にある内容についてまとめたいと思います。以前にまとめた内容も利用しながらまとめていきます。

データとは何か？一言でいうと統計量における変数のことであると言えると思います。

変数は大きく質的変数と量的変数に分類できます。以下に詳しいまとめを用意していますのでご覧ください。

さらに質的変数と量的変数を4つの尺度に分類できます。

質的変数は名義尺度 (Nominal scale) と順序尺度 (Ordinal scale) という2つの尺度に分類できます。

量的変数は間隔尺度 (Interval scale) と比例尺度 (Ratio scale) という2つの尺度に分類できます。

尺度に関する分類も以下の記事に詳しいまとめを用意していますのでご覧ください。

今回は過去のまとめの参考ばかりでしたが、よくまとまっていると思うのでご覧ください。

高校数学における「情報II」のためのデータサイエンス・データ解析入門 第1章 に関するまとめの続きは以下からどうぞ。

では、ごきげんよう。