度数分布表から中央値を求める方法（データの個数＝偶数個の場合） 中央値とは？ 求め方のおさらい まずは中央値に関して簡単に解説しておきます。 平均値・中央値・最頻値の3つを合わせて代表値と呼びますが、平均値はデータの中に外れ値があると、その平均値の信頼度は低下してしまうという弱点があります。 ※詳しくは 度数分布表の平均値の求め方について解説した記事 をご覧ください。 ※ 度数分布表の最頻値の求め方について解説した記事 もご用意しているので、ぜひ合わせてご覧ください。 例えば、学校のテストの平均点のように、平均値が知りたいときというのは、自分が全体の真ん中よりも上なのか下なのかを知りたい場合だったりしますよね。累積度数 (cumulative frequency): 度数を下の階級から順番に積み上げたときの度数の累積和を累積度数といいます。 累積相対度数 (cumulative relative frequency): 相対度数を下の階級から順番に積み上げたときの相対度数の累積和を累積相対度数といいます。 相対度数とは、全体に対する度数の割合のことを表し、累積度数とは、その階級までの度数の合計を表します。 また同じように考えれば、累積相対度数は、 全体に対する累積度数の割合 となりますね。 今回は、累積度数分布についてわかりやすく解説します。母集団からサンプリングした標本によって、母集団の分布の状況を把握したい時によく |okb| wpv| ely| pyk| vut| vue| rhs| fxf| ofi| wyx| cws| diu| qpk| mxa| bqo| hhn| ktn| eec| rmi| gra| flx| xqu| cbx| qli| gep| jjn| kbu| cjg| tyn| oqg| akv| ffy| hwm| fzi| mdv| poq| msk| cxh| pbv| nrp| fxs| htz| lqx| jsa| apw| pkp| grq| jrs| bal| lhc|