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。
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。 | 平均値について |
| 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
- 平均値について
- 中央値：データの中心を捉える
- 最頻値とは？意味・求め方・平均値や中央値との違いを解説
- 加重平均とは？重みを反映した平均の考え方
- 調和平均とは？意味・仕組み・活用例をわかりやすく解説
- 幾何平均とは？成長率や比率を扱う平均の考え方
ばらつき・分布・関係性
予測精度・モデル評価
- MAPE：予測精度を測る指標
- RMSE：予測精度を測る尺度
- 予測精度を測る指標：平均二乗パーセント誤差の平方根
- 決定係数R2：モデルの良さを測る
- 平均二乗誤差：機械学習の基本概念
- MedAE：機械学習の中央値誤差