例: 位置推定量
mean
データセットの算術平均を求めます。
1. 数値データセットを定義します。
2. mean 関数を使用して、データの算術平均を計算します。
これは次の計算と同等です。
3. データ点の 1 つを変更して平均値を再計算します。
平均値は 1 つまたは複数のデータ点の値の変化の影響を受けやすくなっています。データセットに著しい外れ値がある場合、平均値が中心位置を適切に表さないことがあります。外れ値を除去してから計算することで、良好な推定値を得ることができます。
median
データセットの中央値を求めます。
1. median 関数を使用して、前のデータセットの中央値を求めます。
2. sort関数を使用してデータを昇順で並べ替えて、データセットの中央にある値が中央値であることを示します。
中央値は、各データ点の実際の値ではなく、データの相対位置によって決まります。したがって、中央値は個々のデータ点の値のわずかな変化の影響はあまり受けません。
3. median 関数を使用して、偶数個のデータ点の中央値を求めます。
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データセットに偶数個のデータ点がある場合、中央の 2 つのデータ点の平均が中央値になります。
mode
データセットのモードは、出現頻度が最も高い値です。
1. mode 関数を使用して、データセットのモードを求めます。データ内に繰り返し出現する値がないので、エラーが返ります。
2. 同じ頻度で出現する要素が複数含まれる新しいデータセットを作成します。
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3. mode 関数を使用して、複数のデータ値が同じ頻度で繰り返し出現する場合にエラーが返されることを示します。
percentile
percentile 関数を使用して、データセットのパーセンタイル、四分位数、中央値を求めます。パーセンタイルは、データセット内にその値より小さいデータが指定したパーセントだけ存在するような値です。
1. データセットを定義します。
2. percentile 関数を使用して、データセット X の 50 パーセンタイルを求めます。
これはデータセット X の中央値と同じです。
3. percentile 関数を使用して、データセット X の 90 パーセンタイルを求めます。
90 パーセンタイルは 2 つのデータ点の間にあります。
4. percentile 関数を使用して、最初のデータセットの四分位数を求めます。
四分位数はデータの 1/4 の区切りを示す 3 つのパーセンタイルです。四分位数は分位-分位プロットでのデータ解析に使用できます。