統計（上田）
問題一覧
1
統計とは現象を調査して（1）で把握すること。または、調査によって得られた（2）のこと。
統計学とは、統計に関する研究を行う学問である。経験的に得られたばらつきのあるデータから、（3）の手法を用いて数値上の性質や（4）あるいは（5）を見出す。
数量, 数量データ, 応用数学, 規則性, 不規則性
2
気象統計とは、気象に関する統計であり、予報精度を検証し、予報精度向上のために（1）が用いられている。
統計学は、応用数学を用いるため、扱えるデータは（2）だけである。
（2）でないデータは、（2）に（3）やる必要がある。
統計的手法, 数値, 置き換えて
3
統計で扱う情報
演算できる
（1）データ → （2）データ
→ （3）データ
演算できない
（4）データ → （5）データ
→ （6）データ
量的, 比率, 間隔, 質的, 順位, カテゴリ
4
集団の特徴や傾向をあきらかにするため、集団に属する全ての個体のデータを収集し、平均やばらつき、分布などを求めて（1）すること→（2）統計学
集団の一部のデータである（3）を使って、その背景にある（4）の特徴や傾向を推測すること→（5）統計学
整理, 記述, 標本, 母集団, 推測
5
中心極限定理
（1）がどんな分布であっても、（2）が十分に大きければ（3）の分布は（4）に従う
※（1）が（4）しているか、標本サイズが十分大きい場合に成立する。
母集団, 試行回数, 標本平均, 正規分布
6
大数の法則
（1）の個体数が多いほど、（1）の平均は（2）の平均に近づく
標本, 母集団
7
2024年の国民の平均年収はどの代表値を使うのが適切か？
中央値
8
年ごとの生産量はどの代表値を使うのが適切か？
相加平均
9
過去20年間のある費用の前年比増加率はどの代表値を使うのが適切か？
相乗平均
10
比率データ
値の順序に意味があり、値の間隔が等間隔であり、さらに原点0が（1）を意味するデータ
例：（2）、視程、身長、体重、給料
間隔データ
値の順序に意味があり、さらに値の間隔が等間隔であるデータ。原点が（3）であり、0が（1）を意味しない
例：（4）、緯度・経度、西暦、テストの点数
無, 降水量, 任意, 気温
11
順位データ
値の順序に意味があるが、（1）には意味がない。
例：成績の順位、学年、認識番号、満足度、洋服のサイズ
カテゴリデータ
カテゴリーを（2）・（3）する以上の意味がない。
例：性別、電話番号、血液型、地点番号
統計的処理する際は、1：男性 2：女性のように数字を充てるが、この数字を数的に処理することができない。
間隔, 区別, 識別
12
ヒストグラム、度数多角形と標準偏差の関係
標準偏差が（1）と平均値付近に多くの値が集まるため、（2）（ひらがなで回答）形になる。
標準偏差が（3）と様々な階級に広く分布しやすくなるため（4）形になる。
小さい, とがった, 大きい, 扁平な
13
重回帰分析を利用する場合の注意点
1.説明変数も目的変数も（1）である必要
（2）データは0が無を意味しないので式を作る際は注意
2.（3）（外れ値）があると影響を受けやすい
使用するデータの量が（4）ほど注意が必要
3.（5）変数を使わない
説明変数が相互に（6）相関がある場合は、係数が意味のない値になることが多い。
量的データ, 間隔, 極端な値, 少ない, 似通った, 高い
14
回帰直線
Y=aX+bの定数を求めるには個々のデータと回帰直線の差（（1））の（2）が（3）になるようなa、bを求めれば良い。
Yは（4）変数、Xは（5）変数
重回帰分析
（6）とは、原因となる変数（（5）変数）で結果となる変数（（4）変数）を説明する数式を推定し、それぞれの影響の強さを捉えて（7）を明らかにする分析のこと。
残差, 平方和, 最小, 目的, 説明, 回帰分析, 因果関係
15
相関係数：r
相関係数rの範囲は、-1≦r≦1
r>0のとき、（1）の相関
r=0のとき、相関（2）
r<0のとき、（3）の相関
児玉ニキと平田は、（4）の相関
正, なし, 負, 性
16
正規分布
正規分布とは（1）、（2）及び最頻値が一致し、それを軸として（3）となっている分布。自然に生じる誤差や個体差は正規分布する。
例：身長、血圧、成績、雨粒の大きさ
平均値, 中央値, 左右対称
17
基準値
平均値の違うもの同士も比較できるように、それぞれの値から（1）を引いたもの（（2））を（3）で割って基準値とする。
基準値=（2）÷（3）
（4）=基準値×10+50
平均値, 偏差, 標準偏差, 偏差値
問題一覧
1
統計とは現象を調査して（1）で把握すること。または、調査によって得られた（2）のこと。
統計学とは、統計に関する研究を行う学問である。経験的に得られたばらつきのあるデータから、（3）の手法を用いて数値上の性質や（4）あるいは（5）を見出す。
数量, 数量データ, 応用数学, 規則性, 不規則性
2
気象統計とは、気象に関する統計であり、予報精度を検証し、予報精度向上のために（1）が用いられている。
統計学は、応用数学を用いるため、扱えるデータは（2）だけである。
（2）でないデータは、（2）に（3）やる必要がある。
統計的手法, 数値, 置き換えて
3
統計で扱う情報
演算できる
（1）データ → （2）データ
→ （3）データ
演算できない
（4）データ → （5）データ
→ （6）データ
量的, 比率, 間隔, 質的, 順位, カテゴリ
4
集団の特徴や傾向をあきらかにするため、集団に属する全ての個体のデータを収集し、平均やばらつき、分布などを求めて（1）すること→（2）統計学
集団の一部のデータである（3）を使って、その背景にある（4）の特徴や傾向を推測すること→（5）統計学
整理, 記述, 標本, 母集団, 推測
5
中心極限定理
（1）がどんな分布であっても、（2）が十分に大きければ（3）の分布は（4）に従う
※（1）が（4）しているか、標本サイズが十分大きい場合に成立する。
母集団, 試行回数, 標本平均, 正規分布
6
大数の法則
（1）の個体数が多いほど、（1）の平均は（2）の平均に近づく
標本, 母集団
7
2024年の国民の平均年収はどの代表値を使うのが適切か？
中央値
8
年ごとの生産量はどの代表値を使うのが適切か？
相加平均
9
過去20年間のある費用の前年比増加率はどの代表値を使うのが適切か？
相乗平均
10
比率データ
値の順序に意味があり、値の間隔が等間隔であり、さらに原点0が（1）を意味するデータ
例：（2）、視程、身長、体重、給料
間隔データ
値の順序に意味があり、さらに値の間隔が等間隔であるデータ。原点が（3）であり、0が（1）を意味しない
例：（4）、緯度・経度、西暦、テストの点数
無, 降水量, 任意, 気温
11
順位データ
値の順序に意味があるが、（1）には意味がない。
例：成績の順位、学年、認識番号、満足度、洋服のサイズ
カテゴリデータ
カテゴリーを（2）・（3）する以上の意味がない。
例：性別、電話番号、血液型、地点番号
統計的処理する際は、1：男性 2：女性のように数字を充てるが、この数字を数的に処理することができない。
間隔, 区別, 識別
12
ヒストグラム、度数多角形と標準偏差の関係
標準偏差が（1）と平均値付近に多くの値が集まるため、（2）（ひらがなで回答）形になる。
標準偏差が（3）と様々な階級に広く分布しやすくなるため（4）形になる。
小さい, とがった, 大きい, 扁平な
13
重回帰分析を利用する場合の注意点
1.説明変数も目的変数も（1）である必要
（2）データは0が無を意味しないので式を作る際は注意
2.（3）（外れ値）があると影響を受けやすい
使用するデータの量が（4）ほど注意が必要
3.（5）変数を使わない
説明変数が相互に（6）相関がある場合は、係数が意味のない値になることが多い。
量的データ, 間隔, 極端な値, 少ない, 似通った, 高い
14
回帰直線
Y=aX+bの定数を求めるには個々のデータと回帰直線の差（（1））の（2）が（3）になるようなa、bを求めれば良い。
Yは（4）変数、Xは（5）変数
重回帰分析
（6）とは、原因となる変数（（5）変数）で結果となる変数（（4）変数）を説明する数式を推定し、それぞれの影響の強さを捉えて（7）を明らかにする分析のこと。
残差, 平方和, 最小, 目的, 説明, 回帰分析, 因果関係
15
相関係数：r
相関係数rの範囲は、-1≦r≦1
r>0のとき、（1）の相関
r=0のとき、相関（2）
r<0のとき、（3）の相関
児玉ニキと平田は、（4）の相関
正, なし, 負, 性
16
正規分布
正規分布とは（1）、（2）及び最頻値が一致し、それを軸として（3）となっている分布。自然に生じる誤差や個体差は正規分布する。
例：身長、血圧、成績、雨粒の大きさ
平均値, 中央値, 左右対称
17
基準値
平均値の違うもの同士も比較できるように、それぞれの値から（1）を引いたもの（（2））を（3）で割って基準値とする。
基準値=（2）÷（3）
（4）=基準値×10+50
平均値, 偏差, 標準偏差, 偏差値