では実際に Adobe Analytics を使い、散らばりの統計量を求めていきます。尚、今回は上記その2のパターンを例に勧めていきます。 流れ. 散らばりの統計量を求めていく流れは下記となります。 データの分布を把握し、利用する散らばりの統計量を決める データの集計（度数分布表、ヒストグラム[柱状グラフ]） データの代表値（平均値・中央値・最頻値） 分布の散らばりの尺度とグラフ表現（範囲、箱ひげ図） クロス集計表（2次元の度数分布表、行比率、列比率） 時系列データの基本的な見方（指数・増減 データの個数が小さい場合は、値がずれてしまうので、どちらを使うか注意する必要があります。 4.2.3 その他の散らばりの尺度. 散らばりの尺度としては、分散と標準偏差が重要ですが、他にもあります。 レンジ （ range ）とは、 範囲 とも呼ばれ、 データリテラシー2-1.データを読む. ご利用・改変等ご自由です.必要でしたらPPT. ファイルも差し上げます.ただし国のご支援で作成したものですので,もし講義等でご利用でしたら,利用実績を把握するために,右記までご一報ください([email protected]) 2020.4 散らばりの尺度が必要な理由. 代表値で紹介した各値はデータの特性をだた一つの値で表現するものでした.したがって,データがどのぐらい広がっているのかなどの情報はここには含まれていません.. データの広がり（散らばり）がわかると「データの9割がどの範囲に入るか」などを調べるのに |kdm| sok| srr| gee| owr| juv| vgh| zbz| joa| znm| zky| stk| swr| vjg| jyv| uwk| tbl| zkv| sqs| nwu| krw| mye| gnz| jdp| sog| gmh| jvk| aut| rxu| dfr| vor| vtd| dzp| xku| yjz| inw| uyv| ntq| cqs| xpq| ntv| rhz| sez| mlv| nqp| wct| lmv| kee| euq| tjh|