【小まとめ】統計計算における基礎
統計学(statistics)は実際のデータの整理と可視化を主題とする記述統計学（descriptive statistics）と、様々な数理を導入しての予測を含む推計統計学(inferential statistics)の２つに大別されます。
記述統計学（descriptive statistics）
一般に代表値（Representative value）候補とされるのが以下。
①基本的諸元
- 最小値（Min）
- 第 1 四分位点（1st Quartile）
- 中央値（Median）…分布の中心にあるデータの数値。候補データが複数存在する場合にはその平均
- 平均（Mean）…データの各数値の和をデータ数で割ったもの。
- 第 3 四分位点（3rd Quartile）
- 最大値（Max）
②範囲（Range）….散布度基準の一つ。最大値(Max)-最小値(Min)。度数分布（Frequency Distribution）の表現形態の一つたるヒストグラム（histogram）では「階級(Class)の最大値-階級(Class)の最小値」と計算される。
③最頻値(Mode)…やはりヒストグラム（histogram）と深い関係にある。
④偏差（Deviation）…データの各数値より、その平均を引いた残り。標本分散（Sample Dispersion）/不偏分散（Unbiased Dispersion）、標準偏差（Standard Deviation）/平均偏差（Mean Deviation）、Z得点（Z Value）/偏差値（Deviation Value）などの算出に使われる。
＊定数項を除いて分布の中心を原点に戻す効果がある。それ自体が代表数に選ばれる事はない。
⑤標本分散（Sample Dispersion）/不偏分散（Unbiased Dispersion）…散布度基準の一つ。状況によって使い分けるのが正しいが、結果として不偏分散が広まる。
- 標本分散（Sample Dispersion）…偏差^2の合計/標本数
- 不偏分散（Unbiased Dispersion）…偏差^2の合計/（標本数-1）
⑥標準偏差（Standard Deviation）/平均偏差（Mean Deviation）…散布度基準の一つ。状況によって使い分けるのが正しいが、結果として標準偏差が広まる。
⑦Z得点（Z Value）/偏差値（Deviation Value）…言葉としての「偏差値」が20世紀の受験戦争以降一般にも定着したが、その過程で内容についての誤解も広がった。
推計統計学(inferential statistics)…まだまだ工事中…
それ以前の基礎たる区間(interval)設定と乱数発生に関する話題。
