前期授業のまとめ
統計学とは
 統計データの整理と記述
 データの代表値の計算
 データ分布の特徴の記述
 相関と回帰分析
 離散型の確率分布

統計学とは何か
統計学の３源流
 統計学とは
 統計データの種類
 母集団と標本

データの整理と記述
度数分布表の作成
 ローレンツ曲線
 ジニ係数

データの代表値
平均値
 分散
 変動係数
 基準化変量
 歪度
 尖度

平均値
平均値の計算
加重平均、相対度数による加重平均
 性質
 幾何平均
 メディアン
 モート
 平均値、メディアン、モートの関係

分 散
分散の意味
 分散と標準偏差の計算
 分散の性質
 変動係数

データ分布の特徴
基準化変量
 歪度
 尖度

相関分析
相関の意味
 共分散の計算
 相関係数の計算と判断基準
－１＜ ｒ ＜ １

回帰分析
回帰の意味
 最小2乗法
 パラメータの計算式
 決定係数の計算
 相関係数と決定係数の関係
（２変数の場合）

 R
2
xy
2
確率分布の基礎概念
確率変数と確率分布の意味
 離散型の確率変数
 確率関数と分布関数
 期待値と分散

離散型の確率分布
二項分布の定義
 二項分布の確率関数
 二項分布の期待値と分散
 二項分布とポアソン分布の関係
 ポアソン分布の定義
 ポアソン分布の確率関数
 ポアソン分布の期待値と分散

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Statistics is the Grammar of
Science!
前期試験、頑張りましょう !

平成26年度ラジオゼミナール