Statistics / Data Analysis
統計・データ分析を学ぶ
平均、中央値、最頻値、MAPE、RMSEなど、データを読むための基本用語と評価指標をまとめた学習ページです。データの中心、ばらつき、予測精度の見方を順番に確認できます。
代表値ばらつき評価指標
まず押さえたい学習の流れ
統計やデータ分析では、最初に代表値を理解し、次にばらつきや相関、最後にモデル評価指標へ進むと、数値の意味を判断しやすくなります。
| 学ぶ順番 | 内容 | 記事 |
|---|---|---|
| 1. 代表値 | 平均、中央値、最頻値でデータの中心を読みます。 | 平均値とは？Meanの意味・計算方法・AIや統計での使い方を初心者向けに解説 |
| 2. ばらつき | 標準偏差や平均絶対偏差で、データの散らばりを確認します。 | 標準偏差とは？データのばらつきを理解する基本 |
| 3. 関係性 | 相関係数で、2つの変数がどの程度一緒に動くかを見ます。 | 相関係数の基礎知識 |
| 4. 予測精度 | MAPE、RMSE、R2などでモデルの当てはまりを評価します。 | MAPE：予測精度を測る指標 |
平均・中央値・最頻値
データ分析を学ぶ入口では、まずデータの中心を表す代表値から確認すると理解しやすくなります。平均だけで判断せず、中央値や最頻値との違いも合わせて見ていきましょう。
ばらつき・分布・関係性
代表値の次は、データがどのくらい散らばっているか、変数同士がどう関係しているかを学ぶ段階です。標準偏差、相関、疑似相関を順に読むと、数値の見方が立体的になります。
予測精度・モデル評価
AIや機械学習の結果を評価するには、予測値と実測値のずれをどう測るかが重要です。MAPE、RMSE、R2などを比較しながら、目的に合う評価指標を選ぶ考え方を身につけましょう。
分析の考え方を広げる記事
基本的な指標を押さえたら、時系列、回帰、次元削減などへ進むと、実際のデータ分析で使う考え方に接続しやすくなります。
