【基本】平均値・中央値・最頻値はどう使い分ける？ | なかけんの数学ノート
主なデータの代表値に、平均値、中央値、最頻値の3つがあります。どれも、データ全体の特徴を表すものですが、どうして代表値が3つもあるのでしょうか。「1個なら覚えるのも楽なのに！」と言いたい人もいるでしょう。また、結局どれを使えばいいのかわからないという人もいるかもしれません。 ここではそういった疑問について考えていきます。3つの代表値のメリット・デメリットや、使い分けについて考えていきます。 各代表値の得意・不得意 代表値とは、データ全体の特徴を表した値のことです。平均値は、「すべての数値を足して、数値の個数で割ったもの」、中央値は、「数値を小さい方から並べたときに、真ん中に来るもの」、最頻値は、「一番個数が多いもの」です。どれも「データを特徴づける値」ですが、それぞれの代表値には、得意・不得意があります。 データが次のようにきれいな左右対称の山の形に分布していた場合は、平均値も中央値も最頻
平均値 vs 中央値
作者のページ ときどき所得などのデータを平均値（算術平均）のみで示している記事があります。しかし極端な外れ値があったり、著しく非対称だったりするデータは中央値で扱わないと実態がよく分からなくなってしまう場合があります。「平均所得600万円！」に騙されないように「平均値」と「中央値」の違いを実感しましょう。 追記１：以下の分布はLog-normalを仮定しているため必ず 中央値<平均値 です。そうじゃない分布も当然存在します。 追記２：このページの趣旨は「平均値だけ見ても実態がよく分からんこともあるので元の分布や他の統計量も気にしようね」ってことなので一々「最頻値も見なきゃ駄目だ」とかメールしてこなくていいです。 使い方：スライダをグリグリ動かして、それぞれの代表値を持つ分布の例を見てみよう。
指数・対数は日常生活でも便利だし機械学習関連では空気だし普通の仕事でも役に立つので復習しよう - Qiita
この記事は、 機械学習に必要な高校数学やり直しアドベントカレンダー Advent Calendar 2016 8日目の記事です。 誰 軽く筆者のバックグラウンドを説明します。 普段はGolang Webアプリケーションエンジニア。 機械学習周辺は線形回帰の超高次元版として用いられることが多いな、程度の理解。 ML・DLなどスクラッチ実装や、TensorFlow, Chainer などのフレームワーク使用しての実践的な実装経験はほぼ無し。 物理の修士課程を修了できる程度には数学わかる。 ただし物理屋さんの中では結構出来ない方。 ねらい 指数や対数についてどんなものであるか概念を知っておくと、Qiita やはてなブログを読む層の方々の仕事にとって損はないと思いますので、拙いながら説明させて頂きます。 とはいえ高校の教科書通りにやるとすごいボリュームになるので、所々省略します。 そんな感じなので
「無」を形ある物で表現するという「0(ゼロ)」の概念はどのように誕生し、人類の発展に大きく貢献したのか
今では当たり前のように日常生活で使われるなじみのある数「0(ゼロ)」は、その概念が受け入れられたのはほんの数百年前で、0の発明によって数学や科学が大きく進化したことが知られています。形のない「無」の世界を形ある物(数字)で表現することにどんな意味があったのかがムービー「What is Zero? Getting Something from Nothing」で解説されています。 What is Zero? Getting Something from Nothing - with Hannah Fry - YouTube 「無」を形ある物で表現できるでしょうか？これは非常に重要な数でありながら、古来から常に「数」としては捉えられてこなかった「0(ゼロ)」の話です。 0は1500年もの長い時間にわたって、人類の歴史で行ったり来たりという数奇な運命をたどってきました。 0には2つの役割がありま
コンプガチャだけじゃない!? ガチャに潜む確率の罠
twitter をみていたら、こんなツイートが回ってきました。 モバゲー・GREEが確率明示しないのは、搾り取るためというよりは、クレーム対応減らすため。1％でSR、って書くと「100回引いたのに出ない。詐欺だ」。確率だから、って説明すると彼らはこう返す「だから、100回に1回出るんでしょ？」…さあ、どう返そうか。 — saintear/セインティアさん (@saintearRX) 5月 6, 2012 たしかに「1% のガチャを 100 回引いたら当たる」と思い込んでしまう人は多そうです。 では、1% のガチャを 100 回引くと、どれぐらいの人が当たり、どれぐらいの人が当たらないのでしょうか。 1% のガチャを 100 回引いて当たらない確率は？ さっそく計算してみましょう。 1 回ガチャを引いて当たらない確率は です。当たる確率は = 1% です。 2 回ガチャを引いたときに、1 度
出現確率1％のガチャを100回引いても，4割近くの人は全部はずれる。“本当の確率”を読み解いてみよう
出現確率1％のガチャを100回引いても，4割近くの人は全部はずれる。“本当の確率”を読み解いてみよう ライター：宮里圭介 まったく確率表示をしていなかったり，レア度別の確率のみ表示したりと，タイトルによって対応はさまざまだ スマートフォン向けゲームに欠かせない存在となっている「ガチャ」。お目当てのキャラやアイテムを引き当てたときの嬉しさは格別だし，結構な額のリアルマネーを使ったあげく，ハズレばかりだったときの悔しさもまたかなりのものだ。 すべては運にかかっているので，プレイヤーが頼りにできるデータといえば，公開されている出現確率ぐらいだろう。以前はその確率が公開されていないゲームが多かったが，最近は業界として確率表示を進める動きが強まっており，人気タイトルの「グランブルーファンタジー」でも，本日（2016年3月10日）から装備品個別の出現確率が表記されるようになる。 だが，確率が明らかにな
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