• データの位置を示す指標（代表値）
		○ ヒストグラムの利点と欠点
			§ 利点：視覚的にデータ全体の傾向を理解できる
			§ 欠点：複数のデータを比較する場合などに一卵性に欠ける
		○ 分布の指標
			§ データの位置（分布の中心）を表す指標
				□ 平均的　average μ
					® もっともよく使われる代表地
					® 算術平均以外に，幾何平均，調和平均
				□ 最頻値 mode
					® もっとも出現頻度の高い値
					® 連続血を取るデータではもっとも出現頻度の高い区間の中央値
					® 分布に山が１つだけの場合，単峰性．多峰性
				□ 中央値 median
					® 観測地を昇順に整列した時真ん中の順位に当たる値
					® 偶数の場合は中央の２つの平均を中央値とする．
			§ 代表値の性質（１）
				□ 単峰で左右非対応
					® 平均値＝最頻値＝中央値
				□ 単峰で非対称
					® 平均値，最頻値，中央値が異なる．
			§ 代表値の性質（２）
				□ 外れ値
					® 観測地の中で他に比べて極端大きかったり小さかったりする値
				□ 原因：間違い．計測が長い
				□ 中央値の方が平均よりも外れ値に対して頑健
					® 平均値が唯一の「中心」ではない
						◊ 体操などの得点．
						◊ 平均年収などか
	• データのばらつき（分布の広がり）を表す指標
		○ データのばらつき
			§ 分散　variance ς2
			§ 標準偏差 standard deviation SD
			§ 変動係数 coefficint of variation CV
		○ 平均値からの偏差
			§ ばらつき＝代表値からのズレ（偏差）
			§ 平均だと正負が相殺して計算できなくなる．
				□ 平均値からの偏差はゼロになる
			§ 分散
				□ 平均力の偏差を二乗すると正と負になる．
				□ 不偏分散というのもある．
				□ 分散はデータのばらつきの大きさを表現できるが，元のデータと単位が異なる．
					® 標準偏差：分散の正の平方根
				□ 統計学では，分散，標準偏差を理解することが重要
			§ 変動係数
				□ 平均値が異なるデータ同士のばらつきの比較
				□ 変動変数は，標準偏差を平均値で割ったもの
					® 変動係数は，データが負や０を想定していない．
			§ 分散の性質
				□ 分散は「2乗の平均」から「平均値の2乗」を引いたもの
			§ 偏差の二乗和と平均値
				□ 平均値は偏差の平方和を最小にする
			§ 平均絶対偏差と中央値
				□ 絶対偏差：偏差の絶対値
				□ 平均絶対偏差：絶対偏差の平均
					® 中央値は平均絶対偏差を最小にする
	• ５数要約と箱ひげ図
		○ 最大値，最小値
			§ 最大値・・・データの中でもっとも大きな値
			§ 最小値・・・データの中でもっとも小さな値
			§ ハズレ血の影響を受けるので注意
		○ 四分位数
			§ 照準に整列したデータを４等分する位置にある値
				□ 中央値の考え方を拡張したもの
			§ 第１ Q1，第２，第３，第４Q4 四分位数に分ける．
				□ Q2は中央値になる
			§ 四分位範囲 Q3-Q1
				□ 中央付近の50%のデータが入る範囲
		○ ５数要約
			§ 最大値，最小値，第１四分位数，第２四分位数，第３四分位数の５つの数で分布の特徴を表すこと．
			§ データの特徴を示す．
		○ 箱ひげ図
			§ ５数要素を用いて分布を視覚的に表現したもの．
				□ 株価のチャートを横にしたみたいなやつ
			§ 箱ひげ図とヒストグラム
				□ 実際に，箱ひげ図はよく出てくる．．．らしい．