統計学の復習用に記載
▶️ 記述統計ってなに？
記述統計は「データをぱっと見ただけで分かるように整理する技術」です。
データをまとめたり、戦略を立てる基盤になります！
▶️ Pythonでサクッと計算
【例題データ】
import numpy as np
import pandas as pd
# サンプルデータ
data = [10, 20, 30, 40, 50]
1. 平均 (Mean)
mean = np.mean(data)
print("平均:", mean)
- 全体のまとまり。
- 値が大きければ、全体的に高い値と言えます。
2. 中央値 (Median)
median = np.median(data)
print("中央値:", median)
- 中間の値。
- 特に偏ったデータに対して、平均よりも実態を表しやすいです。
3. 最頻値 (Mode)
mode = pd.Series(data).mode().values[0]
print("最頻値:", mode)
- 最もよく出る値。
- みんなが好きなものやよく選ばれる値のイメージ！
4. 分散 (Variance)
variance = np.var(data, ddof=1)
print("分散:", variance)
- どれだけばらついているかの指標。
- 値が大きいと、データにばらつきが大きいと言えます。
5. 標準偏差 (Standard Deviation)
std_dev = np.std(data, ddof=1)
print("標準偏差:", std_dev)
- 分散をもっと直感的にわかりやすくしたもの！
- 値が大きければ、平均に対して大きく変動していることがわかります。
6. 相関係数 (Correlation Coefficient)
# 別のデータを作成
data2 = [15, 25, 35, 45, 55]
correlation = np.corrcoef(data, data2)[0, 1]
print("相関係数:", correlation)
- お互いの関連度。
- +1に近いほど、両者が同じ方向に変化する。-1だと逆方向に変化！