エイジ・ヒーピング - Wikipedia
ナイジェリアの人口ピラミッド（1963年） エイジ・ヒーピング（英: age heaping）とは、年齢統計において、キリの良い年齢（たとえば0または5で終わる年齢）の人口の値が突出して多くなる現象のこと[1][2]。 原因[編集] この現象は、自分の年齢を正確に知らない人が自分の年齢を回答する場合に、自分の年齢に近いと思われる、切りの良い数字で回答することが原因となる[1]。 「その国の発展の度合いと統計の質の間には相関関係がある」と言われており[1]、発展途上国に多く見られる傾向である[1]。こうした5年ないし10年おきの偏りの傾向を検出する指標としてウィップル指数 (Whipple's index) があり、国際連合は年齢分布に関する統計の正確性を判断する際にウィップル指数の使用を推奨している。このほか、任意の下一桁に着目したマイヤーズ・インデックス (Myers' Index) な
標準偏差 - Wikipedia
平均は同じであるが標準偏差が大きく異なるデータのヒストグラムの例。赤で示されたデータの方が青で示されたデータよりも標準偏差が小さい。 平均 0, 標準偏差 σ の正規分布の確率密度関数。この分布に従う確率変数が 0 ± σ の間に値をとる確率はおよそ 68% であることが読み取れる。 標準偏差（ひょうじゅんへんさ、（英: standard deviation, SD）とは、データや確率変数の、平均値からの散らばり具合（ばらつき）を表す指標の一つである。偏差ベクトルと、値が標準偏差のみであるベクトルは、ユークリッドノルムが等しくなる。 標準偏差を2乗したのが分散であり、従って、標準偏差は分散の非負の平方根である[1]。標準偏差が 0 であることは、データの値が全て等しいことと同値である。 母集団や確率変数の標準偏差を σ で、標本の標準偏差を s で表すことがある。 二乗平均平方根 (RMS
中心極限定理 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "中心極限定理" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2010年2月） サイコロを n 回振ったときの出た目の和 Sn = X1 + … + Xn の分布が n を大きくするに従って正規分布による近似に近づく様子 中心極限定理（ちゅうしんきょくげんていり、英: central limit theorem, CLT）は、確率論・統計学における極限定理の一つ。 大数の法則によると、ある母集団から無作為抽出した標本の平均は標本の大きさを大きくすると母平均に近づく。これに対し中心極限定理は標本平均と母平均との誤差の分布を論ずるものである。
正規分布 - Wikipedia
正規分布（せいきぶんぷ、英: normal distribution）またはガウス分布（英: Gaussian distribution）は、確率論や統計学で用いられる連続的な変数に関する確率分布の一つである[1]。データが平均値の付近に集積するような分布を表す。主な特徴としては平均値と最頻値、中央値が一致する事や平均値を中心にして左右対称である事などが挙げられる[1][2]。 中心極限定理により、独立な多数の因子の和として表される確率変数は正規分布に従う。このことによって正規分布は統計学や自然科学、社会科学の様々な場面で複雑な現象を簡単に表すモデルとして用いられている[1]。 たとえば、実験における測定の誤差は正規分布に従って分布すると仮定され、不確かさの評価が計算されている。 正規分布の確率密度関数のフーリエ変換は再び正規分布の密度関数になることから、フーリエ解析および派生した様々な数
異常検知 - Wikipedia
異常検知（いじょうけんち、英: anomaly detection）や外れ値検知（はずれちけんち、英: outlier detection）とは、データマイニングにおいて、期待されるパターンまたはデータセット中の他のアイテムと一致しないアイテムやイベントや観測結果を識別すること[1]。何が異常であるかを定義するのは、タスク次第ではあるものの、Varun Chandolaら[1]は異常というのは通常の動作として明確に定義された概念に準拠しないデータパターンである定義している。各タスクに適用すると通常、異常とは銀行詐欺（英語版）、クレジットカード不正利用、構造欠陥、医学的な問題、文書中の誤り検出、不審な行動検出、機械の故障検知などの問題に翻訳する。なお、異常（anomaly）は、外れ値（outlier）、珍しい物（novelty）、雑音（noise）、変動（deviation）、例外（exce
フェルミ推定 - Wikipedia
フェルミ推定（フェルミすいてい、英: Fermi estimate）とは、実際に調査することが難しいような捉えどころのない量を、いくつかの手掛かりを元に論理的に推論し、短時間で概算することである。例えば「東京都内にあるマンホールの総数はいくらか？」「地球上に蟻は何匹いるか？」など、一見見当もつかないような量に関して推定すること、またはこの種の問題を指す。 別称でフェルミの問題（フェルミのもんだい、英: Fermi problem/question/quiz）、オーダーエスティメーションや封筒裏の計算（英語版）[1]ともいわれる。 名前の由来は物理学者でノーベル物理学賞を受賞したエンリコ・フェルミに由来する[2]。フェルミはこの種の概算を得意としていた。 フェルミ推定はコンサルティング会社や外資系企業などの面接試験で用いられることがあるほか、欧米では学校教育で科学的な思考力を養成するために用
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