平均・中央値・最頻値計算機
データの基本統計量を計算します。
データ入力
数値をカンマ、スペース、改行で区切って入力
入力例
- • カンマ区切り：1, 2, 3, 4, 5
- • スペース区切り：1 2 3 4 5
- • 改行区切り：各数値を新しい行に入力
- • 混合形式も可能
統計の説明
平均
すべての値の合計をデータ数で割った値。算術平均とも呼ばれます。
平均 = 合計 ÷ データ数
中央値
データを小さい順に並べた時の中央の値。
データ数が奇数：中央の値
データ数が偶数：中央2つの値の平均
最頻値
データセットで最も頻繁に現れる値。複数の最頻値が存在することもあります。
範囲
最大値と最小値の差で、データの散らばりを示します。
範囲 = 最大値 - 最小値
記述統計の歴史と発展
古代から現代まで
統計の起源は古代エジプトやバビロニアの人口調査にさかのぼります。現代の記述統計は17世紀のジョン・グラントの生命表研究から始まり、19世紀にアドルフ・ケトレーが「平均人」の概念を導入してさらに発展しました。
データサイエンス時代の記述統計
- • EDA: 探索的データ分析（EDA）：データの基本特性理解
- • Data Preprocessing: データ前処理：外れ値検出とデータ品質評価
- • Feature Engineering: 特徴量エンジニアリング：新しい変数作成の基盤
- • Model Evaluation: モデル性能評価：予測結果の分布特性分析
ビジネスインテリジェンスでの活用
現代企業ではKPIダッシュボード、顧客セグメンテーション、売上分析、品質管理など、あらゆる分野で記述統計を幅広く活用しています。特にリアルタイム分析と自動化レポートで重要な役割を果たしています。
各統計量の実用的応用
平均の応用
- • 顧客の平均購入金額計算
- • ウェブサイトの平均セッション時間分析
- • 製品の平均寿命予測
- • 従業員の平均生産性測定
中央値の応用
- • 所得分布分析（外れ値の影響最小化）
- • 不動産価格分析
- • 応答時間性能指標
- • 顧客満足度中央値
最頻値の応用
- • 最も人気のある製品特定
- • 顧客の好みカテゴリ分析
- • エラーコード頻度分析
- • アンケート回答パターン
範囲の応用
- • 品質管理の許容範囲設定
- • 価格戦略の範囲決定
- • 性能評価の等級区間
- • リソース使用量の変動範囲
高度な分析への拡張
推測統計への発展
記述統計は推測統計の基盤となります。標本の記述統計量は母集団の特性を推定するために使用され、仮説検定の基礎データとして機能します。
機械学習との連携
機械学習では特徴選択、データ前処理、モデル解釈において記述統計が必須です。特に説明可能AIにおいて重要な役割を果たします。
可視化との統合
ヒストグラム、箱ひげ図、バイオリンプロットなど様々な可視化技術と組み合わせることで、データの分布と特性を直感的に理解できます。
リアルタイム分析の未来
ストリーミングデータ環境からリアルタイムで統計量を計算・更新する技術がますます重要になっています。