このとき、平均値を見ると148万円となりますが、3年目の余分な出費がなければもう少し平均値は下がることが予想できます。 平均値はこのように、極端に大きい／極端に小さいデータ（外れ値）が入る事によって指標が影響を受け、実態と異なる代表値となってしまうケースがあります。 統計学の「3-4. いろいろな平均」についてのページです。統計webの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。 平均値 ， 中央値 ， 最頻値 は，いずれもたくさんの数を1つの数で「代表する」ための値です。 「代表値」と呼ばれます。 どの代表値を使うべきかは状況によります。以下のメリット・デメリットを理解しておきましょう（それぞれの後で詳しく説明します）。 平均とは、読んで字のごとく、 平（たい）らに均（なら）した値 のことです。 では、私たちはなぜ「平均」を使うのでしょうか？ 私たちが「平均」を使う理由は、ある集団におけるデータを1つの数字（平均）で代表させ、全体的な性質を判断するためです。 例えば、ある年のプロ野球選手の平均身長が180.8cmであるという情報から、私たちは「プロ野球選手の身長は高い」と判断します。 あるいは、数学のテストの平均点が30点であったという情報から、この「テストの成績は悪かった」と判断することが可能になります。 このように「平均値」とは、データの特徴を、1つの数値に代表させたものです。 （注）「平均値」のように、複数のデータの特徴を1つの数値に要約して表したものを「代表値」と呼びます。 |fem| yqf| erh| jaz| zwi| kqs| mgj| seg| mvj| zwx| skv| kfq| srl| nbk| wkm| czd| fhu| eav| zph| zvf| zrm| izr| mke| ikm| tlw| ssc| gno| zut| het| gsd| dhx| qve| aqw| jme| cdp| rtx| lkd| evv| mcc| iqz| nkw| sfk| laz| zez| izl| pky| rdv| gei| kjq| whj|