この動画では、データの主なタイプである数値とカテゴリについて学びました。数値変数は離散型または連続型に、カテゴリ変数は名義尺度または順序尺度に分類できます。こうした変数の特性によって、どの要約統計量や可視化が最適かが決まります。
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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
記述統計は、大規模なデータセットを要点に凝縮して見どころを明らかにするための道具です。この章では、平均、中央値、標準偏差などの記述統計を学び、それらを正しく解釈する方法を身につけます。あわせて批判的思考力も養い、データに最適な記述統計を選べるようになります。
現在の演習
この章では、無作為抽出で標本を生成し、確率を使って偶然性を測る方法を学びます。実世界の売上データを用いて、営業担当者が成功する確率を計算します。最後に、二項分布を使って二値の結果をもつ事象をモデル化します。
統計で最も重要な確率分布の一つである正規分布を探究します。正規分布を描くためにヒストグラムを作成し、中心極限定理を理解しましょう。そのうえで、Poisson分布、指数分布、t分布を学び、統計関数の知識をさらに広げます。
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、交絡変数が他の2変数間の関係に与える影響を探ります。また、研究の設計が結果にどのように影響し、データの分析方法を変え、結論の信頼性に影響を及ぼし得るかも確認します。
