More Related Content
Similar to Data analysis-for-highschool-students (18)
Data analysis-for-highschool-students
- 4. 学校にもデータは
たくさんある
生徒番号 国語 英語 数学 理科
1 85 80 65 70
2 70 75 90 85
3 40 40 30 60
4 60 60 100 85
5 90 100 60 65
6 45 20 45 55
7 86 94 86 91
- 8. 学校にもデータは
たくさんある
生徒番号 国語 英語 数学 理科
1 85 80 65 70
2 70 75 90 85
3 40 40 30 60
4 60 60 100 85
5 90 100 60 65
6 45 20 45 55
7 86 94 86 91
- 38. 練習:標準偏差を求めてみよう
生徒番号 国語 英語 数学 理科
1 85 80 65 70
2 70 75 90 85
3 40 40 30 60
4 60 60 100 85
5 90 100 60 65
6 45 20 45 55
7 86 94 86 91
- 40. 数学と理科の関係をどう示す?
生徒番号 国語 英語 数学 理科
1 85 80 65 70
2 70 75 90 85
3 40 40 30 60
4 60 60 100 85
5 90 100 60 65
6 45 20 45 55
7 86 94 86 91
- 77. 生徒番号 国語 英語 数学 理科
1 85 80 65 70
2 70 75 90 85
3 40 40 30 60
4 60 60 100 85
5 90 100 60 65
6 45 20 45 55
7 86 94 86 91
理科が80点の人の
数学の点数は?
- 78. 生徒番号 国語 英語 数学 理科
1 85 80 65 70
2 70 75 90 85
3 40 40 30 60
4 60 60 100 85
5 90 100 60 65
6 45 20 45 55
7 86 94 86 91
散布図を描いて予想してみよう
Editor's Notes
- これを応用したのが偏差値である
- <R言語にて下のコードを打ち込んで作成>
気温<-c(17.1,17.2,17.5,17.7,18,18.2,18.3,18.5,18.8,18.9,19,19.3,19.4,19.5,19.5,19.6,19.7,19.7,19.8,19.9,20.0,20,20,20,20.1,20.1,20.2
,20.3,20.4,20.5,20.6,20.7,20.7,20.7,20.8,20.9,21,21.1,21.2,21.3,21.4,21.5,21.6,21.7,22,22.1,22.3,22.5,22.6,23,23.2,23.2,23.3,23.5,
24,24.1,24.3,25,25.1,25.3,25.4,25.5,25.6,26)
売上個数<- round((70+sqrt(気温)*5+気温*8+((気温-13)^2)/3.0+((気温-16)^3)/12.0+((気温-17)^4)/35.0+rnorm(length(気温))*15+5*(rnorm(length(気温))^2)+(rnorm(length(気温))^3)*4.0+(rnorm(length(気温))^4)*2.0+(rnorm(length(気温))^5))/2.5)
plot(気温,売上個数,xlim=c(17,26),ylim=c(50,280),main="気温とアイスの売り上げ数",lwd=2,cex=2.5,cex.lab=2,cex.axis=1.5,cex.main=3)
- 風<-rnorm(length(気温))
海水浴客<-round(abs(abs(abs(abs(abs(abs(abs(abs(abs(abs(abs(abs(abs(abs(abs(abs(abs(abs(abs(abs(abs(abs(abs(abs(floor(abs(abs(abs(abs(round(abs(floor(floor(floor(abs(abs(abs(abs(abs(abs((abs(abs(abs(round(((気温-17.1)*50+((気温-17.1)^2)*400+((気温-17.1)^3)*150+((気温-17.1)^4)*50+((気温-17.1)^5)*5+rnorm(length(気温))*100+(rnorm(length(気温))^2)-4)*50))-15)-10)*(5-風))-8)-6)-5)-4)-3)-2)/200.0)-1)/10))/2)-5)-4)-3)-2)/2.0)-20)-19)-18)-17)-16)-15)-14)-13)-12)-11)-10)-9)-8)-7)-6)-5)-4)-3)-2)-1)-1)+rnorm(気温)^6-3)-2)-1)/2.5)
set.seed(2)
水難事故<- round((海水浴客*5+(rnorm(length(気温))^2)*100)/10000*(4-風))
plot(気温,水難事故,xlim=c(17,26),ylim=c(0,30),main="気温と水難事故件数",lwd=2,cex=2.5,cex.lab=2,cex.axis=1.5,cex.main=3)
- 数学<-c(65,90,30,100,60,45,86)
理科<-c(70,85,60,85,65,55,91)
cor(数学,理科)
plot(理科,数学,xlim=c(50,100),ylim=c(30,100),main="理科と数学の点数",lwd=2,cex=2.5,cex.lab=2,cex.axis=1.5,cex.main=3)
lm.obj<-lm(数学~理科)
abline(lm.obj,col=2)
lm.obj