「中学数学1年 データの活用」の版間の差分

測定値のように、真の値に近い数値のことを'''{{ruby|近似値|きんじち}}'''(英：approximate value アプロキシメト・バリュー)といいます。

近似値がある場合に、実際の数字がそのとおりにピッタリと{{ruby|一致|いっち}}しているだろうと信頼できるケタの数を '''{{ruby|有効数字|ゆうこうすうじ}}'''(英：significant figures シグニフィキャント・フィギュアーズ) という。

地球から太陽までの距離は「<big>149600000 km</big>」とあらわされる場合がある。もし有効数字が上4ケタの 1,4,9,6 だとした場合、この(地球から太陽までの)距離を、10の累乗の指数をつかった有効数字の表記になおしなさい。

このように値をいくつかの区間に区切り全体の傾向を読み取りやすくする時、その区間（ここでは体重）を'''階級'''（かいきゅう、英：class））、またその幅を'''階級の区間'''(class interval)と言う。また、階級の区間の中央にくる値をその区間の'''階級値'''（かいきゅうち、英：class value））と言う。各階級に該当する資料の個数（ここでは人数）を'''度数'''（どすう、英：frequency））、各階級に度数を組み込んだ上のような表を'''度数分布表'''（どすうぶんぷひょう、英：frequency distribution））と言う。

上の表を更に整理して柱状のグラフに表したものを'''ヒストグラム'''（histogram）と言う。各長方形の高さは各階級の度数に比例する。

上の図のようにヒストグラムのおのおのの長方形の上の辺の中点を結んだ折れ線を'''度数折れ線'''または'''度数多角形'''(frequency polygon)という。度数折れ線を作るときは、左はしは1つ手前の階級の度数を0とし、右はしは1つ先の度数を0とする。

それぞれの階級以下、または階級以上の度数を全て加えた和を'''累積度数'''（るいせきどすう、英：cumulative frequency））といい、それを表にまとめたものを'''累積度数分布表'''と言う。

それぞれの階級の度数を資料の個数で割った値をその階級の'''相対度数'''（そうたいどすう、英：relative frequency））といい、それを表にまとめたものを'''相対度数分布表'''と言う。相対度数分布表では各階級の相対度数の総和は1となる。

資料の分布についてはヒストグラムなどからも得ることができるが全体の特徴を1つの数字に表すことにより分かりやすくすることができる。このような値を資料の'''代表値'''（だいひょうち、英：average））と言う。

変量が取るいくつかの値がある1組の資料でその数値の合計を資料の個数で割ったものを変量の'''平均値'''（へいきんち、英：mean））と言う。(ミーンとも言う。)

資料を大きさの順に並べた時、中央の順位にくる数値をその資料の'''中央値'''（ちゅうおうち、英：median ミーディアン）と言う。(メジアンとも言う。)資料が偶数個の場合（例の場合は5番目と6番目にあたる）は中央に2つの値が並ぶので、その場合は2つの数値の平均値を中央値とする。

度数分布表において度数が最大である階級値をその資料の'''最頻値'''（さいひんち、英：mode モウド）と言う。(モードとも言う。)すなわち、度数折れ線の最も高い値を示す階級値が最頻値である。

資料に含まれている最大の値から最小の値をひいた差を分布の'''範囲'''（はんい、英：range レインジ）と言う。レンジとも言う。

このように、ある ことがら についてそれが起こると期待される程度を表す数を、その ことがら の起こる'''確率'''（かくりつ、英：probability））という。この実験の場合、「100円玉を投げて表が出る確率は0.5」と言うことができる。