Memorandum日々の出来事や調べ物に関するネタを備忘録(Memorandum)として残していくBlogです。計算式が入り出してきて若干個人的にはハードルが上がり始めては来ましたが、この辺りは例題や練習問題を見ながら何度も繰り返し実践してみて使い方を身に染みこませるしかないですね。Rの計算式で出してみてもいますが、お仕事で扱っているTableauやAlteryx等でもこの辺り様々なデータを出して遊んで見ようかと思います。数値要約:データの持つ特徴を1つの数値にまとめること質的変数:データを構成する対象を分類する変数。男/女、好き/嫌いなど。2つの場合は『二値変数』とも呼ぶ。量的変数:数値的な大小を主眼に置いた変数。中央値(median):『真ん中』に位置する値。奇数の場合は真ん中が存在するが、偶数の場合は真ん中2つの平均値をあてる場合もある。代表値(averages):分布の中心的位置を示す代表的な値。『平均』もこの代表値のうちの1つ。最頻値(mode):読んで字の如く。代表値の1つではあるが、必ずしも分布の中心であるとは限らない。標本分散と不偏分散の使い分けについて。deviation):『平均からの偏差』の絶対値の平均。範囲(range):最大値から最小値を引いたもの。標準化:平均と標準偏差がある特定の値になるように全てのデータの値を、同じ式を使って変換する事。数値の平均)^2))z得点:標準化によって変換された得点を標準得点と呼ぶが、その中でも『平均0、標準偏差1』になるように変換された得点。偏差値:平均50、標準偏差10になるように標準化した標準得点。Memorandumsum(変数):合計値を表示length():データの個数をカウントmean(変数):平均値を表示var():不偏分散を求める。