数学I

データの分析

データを数値や図で整理し、そこから読み取れることを考える単元です。計算はシンプルですが、意味を理解することが大切です。

• 公式ページ
• 章末問題
• よくある間違い
• 頻出解法パターン

この単元のトピック一覧

• データの代表値(平均・中央値・最頻値) データ全体の特徴を1つの数値で表す「代表値」として、平均値・中央値・最頻値の3つの求め方と、それぞれの特徴・使い分けを学びます。
• 四分位数と箱ひげ図 データを小さい順に並べて4等分する四分位数の求め方と、5つの代表的な値を使ってデータの分布のようすを一目で見えるようにする箱ひげ図の読み方・かき方を学びます。
• 分散と標準偏差 データの散らばり具合を数値で表す「分散」と「標準偏差」について、定義・計算方法・便利な公式を具体的な数値例とともに学びます。
• データの相関と散布図 散布図を使って2つの変量の間にある関係(正の相関・負の相関・相関がない)を見た目で読み取る方法と、その関係を数値で表す共分散の求め方を学びます。
• 相関係数 共分散をもとに2つの変量の直線的な関係の強さと向きを数値化する「相関係数」について、定義・公式・値の読み取り方を、実際の計算をしながら学びます。
• 仮説検定の考え方 仮説検定とは、「その結果はたまたま偶然に起こったのか、それとも意味のある違いなのか」を、確率を基準にして判断する統計的な考え方です。帰無仮説・有意水準といった用語の意味と、判断の手順をコイン投げなどの具体例を通して学びます。