統計学入門−第1章
1.3 データの要約方法 (1) 度数分布図 統計学ではデータをどのようにして要約し、集団の様子をどのように記述するのでしょうか？ それを説明するために第1節の体重測定の例をもう一度取り上げてみましょう。 データを要約したい時は、まず始めにデータを見やすいようにグラフ化します。 それには横軸にデータの値を取り、縦軸にその数をプロットした度数分布図(frequency distribution)を用います。 一般的な度数分布図ではデータの値をいくつかの区間に区切り、その区間の中に入るデータの数を柱状グラフとしてプロットします。 この図が度数分布図と呼ばれるわけは、データの数のことを数学では度数と呼ぶからです。 体重測定のデータを度数分布図で表したところ、図1.3.1のようになったとします。 このように最初にデータを目に見えるようにグラフ化する(見える化する)のは大変重要です。 これによってデ
（おまけ） イラストでわかる自由度と不偏分散
本文に戻る （おまけ） イラストでわかる自由度と不偏分散 標準偏差を計算するときに、なぜデータ個数ではなく自由度 ｎ－１ を使うの？ そもそも自由度って何？ というご質問を受ける。 標準偏差の計算と自由度の関係がわかりにくいということで、本文にバラバラに書いてあるものを、そこだけまとめなおしてみました。 ＜不偏分散の公式＞ 平方和Ｓ 不偏分散Ｖ＝━━━━━━━━ 自由度ｎ－１ 不偏分散は 標準偏差 2（σ 2）の最もよい推定値になっています。偏っていないという意味で不偏と名づけられています。いっぽう、平方和をデータ個数で割ると、真の標準偏差値より小さめの数値となります。 標準偏差とは何か （真の平均 μ で算出したとき） 標準偏差とは何かを知るために、まず面積の平均値を計算することからはじめよう。 Ｑ： いろいろな大きさの正方形があります。この平均的な面積の正方形をどうやって描けば いい？
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