動画では、データの主な種類として数値データとカテゴリデータの2つを学びました。数値変数はさらに離散型と連続型に、カテゴリ変数は名目型と順序型に分類できます。変数の特性を理解することで、データの要約に最適な方法を選べるようになります。
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理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
要約統計量を使うと、膨大なデータセットを整理して重要なポイントを浮き彫りにすることができます。この章では、平均・中央値・標準偏差などの要約統計量を学び、それらを正確に解釈する方法を習得します。また、データに適した要約統計量を選ぶための思考力も養いましょう。
現在の演習
この章では、ランダム標本の生成方法と、確率を使った場合の数の測定方法を学びます。実際の販売データを使って、営業担当者が成功する確率を計算します。最後に、二値の結果を持つ事象をモデル化するために二項分布を活用します。
統計学で最も重要な確率分布のひとつである正規分布を学びましょう。ヒストグラムを作成して正規分布を可視化し、中心極限定理への理解を深めます。さらに、ポアソン分布・指数分布・t分布を加えて、統計関数の知識を広げていきます。
この章では、2つの変数間の線形関係の強さを定量化する方法を学びます。また、交絡変数が他の2変数の関係に与える影響についても見ていきます。さらに、試験デザインが結果に与える影響、データ分析のあり方、そして結論の信頼性への影響についても学びましょう。
