※そこに「最頻値」と誤記されている。最頻値を求める関数が用意されていないので、他の関数を用いて間接に求め最頻値というのは(整数論などというきわめて高尚な議論に立ち入らない場合)算数みたいな話だということです。中央値で済むなら中央値を使えばいい。データの数が次のように偶数の場合は、中央の両値を足して2で割った値を中央値とする。なんかごにょっとした感じではある。deviation)と呼ばれている統計量がある。データの桁数が多いと扱うのに不便であるので、場合によっては分散値の正の平方根を用いる。deviation)と呼ぶ。https://www.kotobuki-seating.co.jp/image/school/slide/slide_01.jpgつまり標準偏差を使えということである。われわれ5人がけの机を鳴らしてイライラしてみせる。前の席の背中に書いてあるコトブキのレタリングをノートに模写してみる。(違)与えるデータの範囲で分散の最大はいくつで、それの正の平方根たる標準偏差の最大はいくつだということを調べておいて、正規化するのか。気がつかなかったことにしよう。データの単位や大きさが異なっていても標準化を実施することで、統計的な取り扱いが便利になります。正規分布は、平均と標準偏差のパラメータから成り立っています。この正規分布を平均0、標準偏差1の、いわゆる標準正規分布に変換することができます。もとのデータが正規分布に従っていなくても標準化を利用できます。重回帰分析や多変量解析では、データの単位や大きさが異なっている場合、結果として出てくる係数の扱いを統一するために、分析の前に、データを標準化することがあります。いう具体的な処理は「R」の関数にお任せするという態度をとりませう。(※例えば、ここでは主成分分析をするときにprcomp関数を使って、そこでオプションを使っていろいろな処理もしてもらう。)実務にあってはすでにマニュアルがあって、わたしたちは何の試行錯誤も必要なく分析ができる。ここでは分析結果が正しいの正しくないのということは度外視して(...えーっ)、そこをそうするとそうなるんだね(だからいつもそうしないようにしてたんだね)みたいなことを改めて学んでいければというゆるいコーナーなんですよ。過度な期待はしないでください。ちなみにセンター試験の得点分布は、正規分布に近い形になっているそうですよ。ちなみにセンター試験の得点分布は、正規分布に近い形になっているそうですよ。