2021/04/02 15:55更新

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数理・データサイエンス・AI リテラシー講座 基礎 第2回 データを読む  2

講師
林 和則
(放送大学客員教授、京都大学大学院教授)
放送日時
4/30(金) 6:00  BS231
5/1(土) 21:45  BS231

数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが策定した「数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラム・基礎」に準拠したシリーズ。今回は「データを読む」。量的データの性質理解のため、データの特徴を集約する平均値、中央値、最頻値等の「代表値」を箱ひげ図で説明。「ばらつき」を表す分散、標準偏差、偏差値について説明する。

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