いった違う概念を指す場合もある。)中央値(median)有限個のデータを小さい順位並べたとき、中央に位置する値。データ数が偶数個の場合は、真ん中2つの算術平均をとる。deviation)散らばりの程度を表す。母集団の標準偏差と、標本の標準偏差を求める式は若干異なるが、ほとんどの場合は母集団全体を調べられないので、標本の標準偏差を用いる場合が多い。階級の幅を決め方スタージェスの公式を用いて幅を決めるやり方が紹介されていた。本の内容を計算するためのスクリプトを書いた。分布表の見方などを説明していた。x軸と確率密度関数の囲む面積は1である。○○以上なら相関があるといったことが言える統計学的な基準はない.これらの指標はあくまでも、直線的な相関が見られる場合のみの判断ということに注意。(理解度チェック)また、少しコードを書いて理解を深めた。母比率の差の検定など検定の種類はいろいろとあるが、分析手順は基本的に同じ。理解はできたつもりだが、実務で「検定」をどのようにして利用すればいいのかが思いつかなかった。無相関であることを示したり、この因子は目的変数に効果を与えていないことを示すなど例だけでは、現実世界のどこで使われているのかがイメージできなかった。教科書などで検定をする際に統計量を求めるときには、予め、「自由度2のカイ2乗分布に従う」、「平均が○○で標準偏差が××の正規分布とみなして」...といった前提が与えられているから、問題は解けるが、実際のデータでは、どの分布に従っているかなんてわからんし、そこをどうすればいいのかな~なんてモヤモヤしていた。近いうちに回帰分析編の内容もまとめられたらいいな。