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再生リスト |
テキスト | 演習 | 演習解答 | 課題 | 解説 |
1Q2H_1 | 1Q2H_E1 | 1Q2H_ES1 | 1Q2H_K1 | 1Q2H_V1 |
データ{$ 1,2,2,2,4,4,5,5 $}について、5数要約$=?$、 箱ヒゲ図$=?$
最小値 Min$=1$、最大値 Max$=5$
データ数 $8$ より、4番目と5番目の間が真ん中なので、
中央値$\; Q_2=$「4番目と5番目の平均」$ =\dfrac{2+4}{2}=3$
第1四分位数$\;Q_1=$「前半の中央値」$=\dfrac{2+2}{2}=2$
第3四分位数$\;Q_3=$「後半の中央値」$=\dfrac{4+5}{2}=4.5$
四分位範囲 IQR$=Q_3-Q_1=4.5-2=2.5$
$+$$=\mu=$平均$=\dfrac{1+2+2+2+4+4+5+5}{8}=\dfrac{25}{8}=3.125$
データ数 $8$ より、4番目と5番目の間が真ん中なので、
中央値$\; Q_2=$「4番目と5番目の平均」$ =\dfrac{2+4}{2}=3$
第1四分位数$\;Q_1=$「前半の中央値」$=\dfrac{2+2}{2}=2$
第3四分位数$\;Q_3=$「後半の中央値」$=\dfrac{4+5}{2}=4.5$
四分位範囲 IQR$=Q_3-Q_1=4.5-2=2.5$
$+$$=\mu=$平均$=\dfrac{1+2+2+2+4+4+5+5}{8}=\dfrac{25}{8}=3.125$
Targets
1.データから最頻値を求めることができる
2. 5数要約(最大・最小・中央値・第1・第3四分位数)が求められる
3. 平均とIQR=四分位範囲も求めて、箱ヒゲ図を書くことができる
2. 5数要約(最大・最小・中央値・第1・第3四分位数)が求められる
3. 平均とIQR=四分位範囲も求めて、箱ヒゲ図を書くことができる
1Q2H_2 | 1Q2H_E2 | 1Q2H_ES2 | 1Q2H_K2 | 1Q2H_V2 |
データ{$ 1,2,2,3,3,4,4,5 $}について、平均・分散・標準偏差$=?$、ヒストグラム$=?$
1が1個、2が2個、3が2個、4が2個、5が1個→度数分布表
$x$ | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | $\Sigma$計 |
$f$ | 1 | 2 | 2 | 2 | 1 | $n=8$ |
$xf$ | 1 | 4 | 6 | 8 | 5 | $\Sigma xf=24$ |
平均 $\mu=\dfrac{1}{n} \Sigma xf=\dfrac{1}{8} \cdot 24=3$
$(x-\mu)^2$ | 4 | 1 | 0 | 1 | 4 | $\Sigma$計 |
$f$ | 1 | 2 | 2 | 2 | 1 | $n=8$ |
$(x-\mu)^2f$ | 4 | 2 | 0 | 2 | 4 | $\Sigma(x-\mu)^2f=12$ |
分散 $\sigma^2=\dfrac{1}{n} \Sigma (x-\mu)^2f=\dfrac{1}{8} \cdot 12=\dfrac{3}{2}=1.5$
標準偏差 $\sigma=\sqrt{\dfrac{3}{2}}=\dfrac{\sqrt{6}}{2}$、ヒストグラムと度数折線→
Targets
1. データから平均・分散・標準偏差を求めることができる
2. 度数分布表を作り、ヒストグラムと度数折線をかくことができる
2. 度数分布表を作り、ヒストグラムと度数折線をかくことができる
1Q2H_3 | 1Q2H_E3 | 1Q2H_ES3 | 1Q2H_K3 | 1Q2H_V3 |
データ{$ 15,30,30,30,45,45,45,60,60 $}について、平均・分散$=?$
(公式1) 分散 $V(x)=E(x^2)-E(x)^2$$=$「(2乗の平均)-(平均)$^2$」
(公式2) $E(ay+b)=aE(y)+b$、$V(ay+b)=a^2V(y)$
証明:1Q2H_V3_pf
(公式2) $E(ay+b)=aE(y)+b$、$V(ay+b)=a^2V(y)$
証明:1Q2H_V3_pf
$x$ | 15 | 30 | 45 | 60 | 計 |
$f$ | 1 | 3 | 3 | 2 | 9 |
$xf$ | 15 | 90 | 135 | 120 | 360 |
$x^2f$ | 225 | 2700 | 6075 | 7200 | 16200 |
平均 $E(x)=\dfrac{1}{n} \Sigma xf=\dfrac{1}{9} \cdot 360=40$
$E(x^2)=\dfrac{1}{n} \Sigma x^2f=\dfrac{1}{9} \cdot 16200=1800$ より
分散 $V(x)=E(x^2)-E(x)^2=1800-40^2=200$
$y=\dfrac{x-45}{15} \; (x=15y+45)$ と変数変換すると
$y$ | -2 | -1 | 0 | 1 | 計 |
$f$ | 1 | 3 | 3 | 2 | 9 |
$yf$ | -2 | -3 | 0 | 2 | -3 |
$y^2f$ | 4 | 3 | 0 | 2 | 9 |
$E(y)$$=\dfrac{1}{n} \Sigma yf=\dfrac{1}{9} \cdot (-3)=\dfrac{-1}{3}$ $E(y^2)=\dfrac{1}{n} \Sigma y^2f=\dfrac{1}{9} \cdot 9=1$
よって、$V(y)$$=E(y^2)-E(y)^2=1-\Big( \dfrac{-1}{3}\Big)^2=\dfrac{8}{9}$
$x=15y+45$より
平均 $E(x)=E(15y+45)=15$$E(y)$$+45=15\cdot \dfrac{-1}{3}+45=40$
分散 $V(x)=V(15y+45)=15^2$$V(y)$$=15^2\cdot \dfrac{8}{9}=200$
Targets
1. 拡張した度数分布表を利用して、平均と分散を求めることができる
2. 変数変換を利用して平均と分散を求めることができる
2. 変数変換を利用して平均と分散を求めることができる
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