![[茨城キリスト教大学]](image/bible.png "[茨城キリスト教大学]"){kind=small}
#author("2024-07-11T13:48:58+09:00","default:maa","maa") #author("2025-03-19T13:06:20+00:00","default:maa","maa") 次の&aname(t01){表 1}; は、全国の 1 住宅当たりの延べ面積（2018年、単位:$m^2$）に関するデータである。 CENTER:表 1 1住宅当たりの延べ面積&aname(t01); #br |CENTER:|RIGHT:BGCOLOR(WHITE):|CENTER:|RIGHT:BGCOLOR(WHITE):|CENTER:|RIGHT:BGCOLOR(WHITE):|c |北海道| 91 | 石川 | 127 | 岡山 | 106 | | 青森 | 122 | 福井 | 138 | 広島 | 94 | | 岩手 | 120 | 山梨 | 112 | 山口 | 102 | | 宮城 | 97 | 長野 | 122 | 徳島 | 111 | | 秋田 | 132 | 岐阜 | 122 | 香川 | 109 | | 山形 | 135 | 静岡 | 103 | 愛媛 | 100 | | 福島 | 113 | 愛知 | 95 | 高知 | 95 | | 茨城 | 108 | 三重 | 110 | 福岡 | 85 | | 栃木 | 107 | 滋賀 | 115 | 佐賀 | 112 | | 群馬 | 107 | 京都 | 87 | 長崎 | 97 | | 埼玉 | 87 | 大阪 | 77 | 熊本 | 101 | | 千葉 | 90 | 兵庫 | 93 | 大分 | 100 | | 東京 | 66 | 奈良 | 111 | 宮崎 | 94 | |神奈川| 78 |和歌山| 106 |鹿児島| 89 | | 新潟 | 129 | 鳥取 | 122 | 沖縄 | 76 | | 富山 | 145 | 島根 | 123 | | | |CENTER:|RIGHT:|CENTER:|RIGHT:|CENTER:|RIGHT:|c |~北海道| 91 |~石川 | 127 |~岡山 | 106 | |~青森 | 122 |~福井 | 138 |~広島 | 94 | |~岩手 | 120 |~山梨 | 112 |~山口 | 102 | |~宮城 | 97 |~長野 | 122 |~徳島 | 111 | |~秋田 | 132 |~岐阜 | 122 |~香川 | 109 | |~山形 | 135 |~静岡 | 103 |~愛媛 | 100 | |~福島 | 113 |~愛知 | 95 |~高知 | 95 | |~茨城 | 108 |~三重 | 110 |~福岡 | 85 | |~栃木 | 107 |~滋賀 | 115 |~佐賀 | 112 | |~群馬 | 107 |~京都 | 87 |~長崎 | 97 | |~埼玉 | 87 |~大阪 | 77 |~熊本 | 101 | |~千葉 | 90 |~兵庫 | 93 |~大分 | 100 | |~東京 | 66 |~奈良 | 111 |~宮崎 | 94 | |~神奈川| 78 |~和歌山| 106 |~鹿児島| 89 | |~新潟 | 129 |~鳥取 | 122 |~沖縄 | 76 | |~富山 | 145 |~島根 | 123 |~ | | #br *考え方と適用手法 [#tca82031] データの個数が多いときには、まず、''データの要約''を行う。データの要約とはデータをまとめることである。データをまとめ、視覚的に特徴をみる方法に、度数分布表、ヒストグラムがある。 *度数分布表（Excel関数：MAX, MIN, FREQENCY） [#m3cb15ad] 度数分布表とは、データの分布範囲を適当な間隔で分割し（階級化）、その分割された範囲に含まれる観測データの個数をもとにした表である。 +観測データの中から最大値 (''max'') と最小値 (''min'') を探し、範囲 $R=\max-\min$ を求める。 +階級の幅および階級の数 $n$ を定め、範囲 $R$ を $n$ 等分する。$n$ の値はデータの個数 $N$ にしたがって、$7\sim 15$ 程度とするのが一般的である。 +境界値と階級値を決める。境界値とは 1 つ 1 つの級の境目の値、階級値とは境界と境界の中間すなわち各級の中央の値である。 +各階級 $a_{i-1}\sim a_i$ に属するデータの個数 $f_i$（度数）を関数：''FREQENCY'' を用いて求め、相対度数、累積度数、累積相対度数も求める。 なお、関数：''FREQENCY'' は、各階級の境界値の上限値（第 1 階級であれば $a_0$ 以上～ $a_1$ ''未満''）の $a_1$ を引数に指定するが、関数としては $a_1$ ''以下''として度数を求める仕様となっているので注意が必要である。また、複数の値（各階級の度数）を返す配列関数なので、他の関数と違い少々特殊な扱いが必要となる。 CENTER:表 2 度数分布表&aname(t02); |CENTER: |CENTER: |CENTER: |CENTER: |CENTER: |CENTER: |c |境界値 | 階級値 | 度数 | 相対度数 | 累積度数 | 累積相対度数 |h |CENTER:BGCOLOR(WHITE):|CENTER:BGCOLOR(WHITE):|CENTER:BGCOLOR(WHITE):|CENTER:BGCOLOR(WHITE):|CENTER:BGCOLOR(WHITE):|CENTER:BGCOLOR(WHITE):|c |$a_0\sim a_1$ | $\frac{a_0+a_1}{2}$ | $f_1$ | $\frac{f_1}{N}$ | $f_1$ | $\frac{f_1}{N}$ | |$a_1\sim a_2$ | $\frac{a_1+a_2}{2}$ | $f_2$ | $\frac{f_2}{N}$ | $f_1+f_2$ | $\frac{f_1+f_2}{N}$ | |$\vdots$ | $\vdots$ | $\vdots$ | $\vdots$ | $\vdots$ | $\vdots$ | |$a_{n-1}\sim a_n$ | $\frac{a_{n-1}+a_n}{2}$ | $f_n$ | $\frac{f_n}{N}$ | $f_1+f_2+\cdots +f_n$ | $\frac{f_1+f_2+\cdots +f_n}{N}$ | |~$a_0\sim a_1$ | $\frac{a_0+a_1}{2}$ | $f_1$ | $\frac{f_1}{N}$ | $f_1$ | $\frac{f_1}{N}$ | |~$a_1\sim a_2$ | $\frac{a_1+a_2}{2}$ | $f_2$ | $\frac{f_2}{N}$ | $f_1+f_2$ | $\frac{f_1+f_2}{N}$ | |~$\vdots$ | $\vdots$ | $\vdots$ | $\vdots$ | $\vdots$ | $\vdots$ | |~$a_{n-1}\sim a_n$ | $\frac{a_{n-1}+a_n}{2}$ | $f_n$ | $\frac{f_n}{N}$ | $f_1+f_2+\cdots +f_n$ | $\frac{f_1+f_2+\cdots +f_n}{N}$ | *ヒストグラム [#h26db45e] ヒストグラムとは、度数分布表をグラフ表現したもので、横軸に階級、縦軸に度数をとった棒グラフである。ヒストグラムから、データの分布の状態を読みとることができる。また、&aname(f01){図 1}; 中には、合わせて累積相対度数を折れ線グラフ（右側第 2 軸）で示している。 &aname(f01); #ref(histgram.png,center) CENTER:図 1 敷地面積のヒストグラム RIGHT:[[[授業計画に戻る>データサイエンスII#c1bb5116]]]
