【統計検定2級⑤】データの活用
みなさん、こんばんわるいーじ！
なぞのハイテンション失礼しました。別になにか特別いいことがあったわけではありません。
今回学んでいく内容は「データの活用」です。ここからは高校ではみることのなかったより深いデータ分析の仕方・見方を学びます。よくデータサイエンスなどで使う最小二乗法だったり、決定係数R-squaredだったりを見てきます。なんか、ムズカシそう（実際、理論のお話だとめちゃくちゃ∑が出てきたりします）。。。。でも、大丈夫！内容は高校数学がわかっていれば、多分OK！また、今回の範囲は、イメージ的理解こそが鍵となります。なので、今回の資料はビジュアルに特化した感じの記事を添付してきます。それでもわからない場合はyoutubeなどで見ると理解できると思います。おなじみヨビノリさんとか、統計検定に関しては、「塾講師オザワのていねいな授業」さんが個人的にわかりやすかったです。
では、張り切っていきましょう！！！
・最小二乗法、変動の分解、決定係数、回帰係数、分散分析表、観測地と予測値、残差プロット、標準誤差、変数変換
変動の分解(結構大変かも。。。）
変数変換(統計検定2級における変数変換とは、おそらく「平均値と標準偏差の変数変換」みたいなものを指していると思います。各々のデータの基準を一定にするために変数を変換しようといった類。）
・成長率、指数化、幾何平均、系列相関・コレログラム、トレンド、平滑化（移動平均）
成長率(何の成長率か判然としないため、題材が正しいか不安。）
指数化(指数対数の指数ではないので注意！この記事の「変化率」が「成長率」説〜〜？？）
系列相関・コレログラム(コレログラムは過去門でも結構でてた印象ある）
トレンド（時系列データ（株とか）の長期的変動のこと。）
平滑化（移動平均）（概要と計算方法だけでOK！）
お疲れ様でした。今回の内容は大変ボリューミーでしたね〜。ちなみに今回習った範囲は実用的なデータ分析では頻出です。データ分析でこれらの知識を用いるときは、基本excelやpython,R,C++などの数理処理に長けたツールを使います。そうすると、データ数の多い場合でも、1秒もかからずに計算結果をだしてくれます（さすが文明の力）。
統計検定におけるこの手の出題方法は、データ数をめちゃくちゃ小さくして計算させるか、グラフから読み取る系の出題になるのではと思います。なので、イメージを大事にして、演習を行ってみてください！！
ご拝読ありがとうございました。それでは、また明日！
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