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23 関係: 双生児、大学修学能力試験、外れ値、不登校、中央値、中央値の中央値、一般化モーメント法、ブートストラップ法、デサイル、ホスマー・レメショウ検定、アセットアロケーション、オルトメトリクス、クィンタイル、クォータイル、スーパー・スプレッダー、箱ひげ図、統計的ばらつき、順序統計量、要約統計量、International Society for Philosophical Enquiry、Q2、Q3、最大と最小。
双生児
ウィリアム・ブーグロー 双生児（そうせいじ）は同じ母親の胎内で同時期に発育して生まれた2人の子供である。いわゆる双子（ふたご）のことであり、多胎児の一種である。多胎児の中では一番多い。 受胎時の受精卵の数により、一卵性双生児（いちらんせいそうせいじ）と二卵性双生児（にらんせいそうせいじ）に大別される。 出産の時には数分程度の時間差で産まれることが多いが、中には数時間から数十日の間隔で生まれる場合もある（双子が一度の分娩で生まれるとは限らない）ので、誕生日・誕生年が異なってしまう兄弟姉妹もいる。 また日本では、かつて後から生まれた方を兄または姉、先に生まれた方を弟または妹として扱う慣習があったが、戸籍法上は生まれた順に記載する事となっている。 双子は多くの哺乳類（猫や羊、フェレットなど）で一般的に観察される出生形態の一つであり、例えば牛の双子発生率は1%から4%程度ある。ただし一般に犬猫の一腹の仔は双子等とは呼ばれず、単に兄弟として扱われる。双子受胎時の困難さを克服できる、あるいは管理することが出来ればより高利益を確保できるため、双子率を上昇させる研究も行なわれている。ただし、類人猿（ヒト上科）の多胎妊娠および多胎出産は非常に珍しい。.
大学修学能力試験
大学修学能力試験 （だいがくしゅうがくのうりょくしけん、朝：대학수학능력시험）は、大韓民国で実施されている大学共通の入学試験である。修能（スヌン、수능）とも、大修能（テスヌン、대수능）ともいう。 試験の実施・運営は韓国教育課程評価院が行っている。試験日は入学前年11月の木曜日に設定され、1日で全ての試験を行う。2018年度は2017年11月23日に行われた（当初予定は11月16日だったが、前日の11月15日に韓国南東部の浦項市付近で発生したM5.4地震の影響により一週間延期となった）。追試験・再試験は実施されない。.
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外れ値
外れ値（はずれち、英：outlier ）は、統計において他の値から大きく外れた値である。 測定ミス・記録ミス等に起因する異常値とは概念的には異なるが、実用上は区別できないこともある。.
不登校
不登校の語が指す範囲は、狭義から広義まで多くの説がある 不登校（ふとうこう）は、学校に登校していない状態のことである。登校拒否（とうこうきょひ）とも称される。日本における「不登校」の語については、研究者、専門家、教育関係者らの間に全国的に統一した定義がなくきわめて多義的である。 なお、「統計法」に基づく「学校基本調査」における「不登校」、および行政用語である「不登校児童生徒」については、不登校 (理由別長期欠席者数)の項目を参照のこと。また、在学者の不登校問題については、長期欠席の項目を、非在学者の不登校問題については、「不就学」の項目を参照のこと。.
中央値
中央値（ちゅうおうち、median）とは、代表値の一つで、有限個のデータを小さい順に並べたとき中央に位置する値。たとえば5人の人がいるとき、その5人の年齢の中央値は3番目に年寄りな人の年齢である。ただし、データが偶数個の場合は、中央に近い2つの値の算術平均をとる。中央値の事を、メディアン、メジアン、中間値とも呼ぶ。ただし、「中間値の定理」の中間値はこの意味ではない。.
中央値の中央値
中央値の中央値（ちゅうおうちのちゅうおうち、median of medians）とは、に基づく選択アルゴリズムのことである。k番目に大きい要素を選択するための最悪計算時間が線形になることが特徴である。 このアルゴリズムでは、最初におおよその中央値を線形時間で探索し、その値をクイックセレクトでのピボット値とする。つまり、（漸近的な）おおよその中央値選択アルゴリズムを使って、（漸近的な）一般値選択アルゴリズムを構築したものである。 このアルゴリズムは、マヌエル・ブラムらによって開発されたもので、著者の名字の頭文字を取ってBFPRTとも呼ばれる。この原著では中央値の中央値アルゴリズムをPICKと呼び、クイックセレクトをFINDと呼んでいた。.
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一般化モーメント法
一般化モーメント法（いっぱんかモーメントほう、generalized method of moments, GMM）とは、計量経済学において統計モデルのパラメーターを推定するための一般的な方法である。通常、セミパラメトリックモデルで適用され、そのようなセミパラメトリックモデルにおいて興味のあるパラメーターは有限次元であり、一方データの分布関数の全容は知られていないこともありうる。よってそのようなモデルでは最尤法が適用できない。 一般化モーメント法においては、モデルについてのいくつかのモーメント条件が特定されている必要がある。これらのモーメント条件はモデルのパラメーターとデータの関数である。例えば、真のパラメーターの下で期待値が0となるようなものがある。この時、一般化モーメント法はモーメント条件の標本平均のあるノルムを最小化する。 一般化モーメント法による推定量は一致性、漸近正規性を持つことが知られ、さらにモーメント条件以外の情報を使わないすべての推定量のクラスにおいて統計的に効率的であることも知られている。 一般化モーメント法はラース・ハンセンにより1982年に、カール・ピアソンが1894年に導入したモーメント法の一つの一般化として提案された。ハンセンはこの業績により2013年のノーベル経済学賞を受賞した。.
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ブートストラップ法
統計学におけるブートストラップ法（ブートストラップほう、bootstrap method）とは、様々な目的に用いられる統計的推論の手法であり、再標本化法に分類されるもののひとつである。モンテカルロ法の一つ。.
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デサイル
デサイル (decile).
ホスマー・レメショウ検定
ホスマー・レメショウ検定（ - けんてい、）とは、ロジスティック回帰モデルへの適合度を調べる統計学的検定である。しばしばリスク予測モデルの分野、特にがん疫学の分野で使用される。ホスマー・レメショウ検定検定は、観測された事象率がモデル母集団のサブグループでの期待される事象率に適合するかどうかを評価する。ホスマー・レメショウ検定は十分位数で分割した適合リスク値をサブグループとする。サブグループでの期待された事象率と観測された事象率が類似するモデルは "well calibrated" と呼ばれる。.
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アセットアロケーション
アセットアロケーション(資産配分) とは、投資家のリスク許容度、目標、時間軸に応じて、ポートフォリオ内の各資産の割合を調整することにより、リスクとリターンのバランスを取ろうとする投資戦略である。.
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オルトメトリクス
ルトメトリクス（altmetrics）とは、学術論文の影響度を評価する指標のこと。学術雑誌の影響度を示すインパクトファクター (IF) や、研究者個人の被引用数を示すh指数などでは定量化しにくい観点から学術研究を評価するために2009年から2010年頃に提唱されるようになった考え方、およびそれに基づく代替的な指標の総称である。"alternative metrics"（代替的指標）の2語を組み合わせた造語であり坂東慶太「」『情報管理』第55巻第9号、2012年、第638頁、2014年現在は和文中でも英字で記載されることも多い。 前述のIFやh指数は他の論文から引用された回数のみにより算出されるものであるが、これではいわば同業者による評価のみによっていることになるなど、後述するいくつかの問題が指摘されている。そこでオルトメトリクスはそれにとどまらず、知識ベースからの参照・閲覧回数・ダウンロード回数・ソーシャルメディアやマスコミによる言及など、論文の社会的な影響度を示す様々な点を組み入れることにより、社会に及ぼした影響度を包括的かつ瞬間的に（引用者の論文の出版を待たずに）可視化することのできる指標である。.
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クィンタイル
ィンタイル (quintile).
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クォータイル
ータイル (quartile).
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スーパー・スプレッダー
ーパー・スプレッダー（super-spreader）は、感染症を引き起こす病原体に感染したホストのうち、通常考えられる以上の二次感染例を引き起こす者を指す。スーパー・スプレッダーは、自分以外の多くの人へ感染を拡大させることから、感染症コントロール・感染症疫学上での大きな懸念材料となる。またスーパー・スプレッダーによる多数の感染例を、「スーパー・スプレッディング」と呼ぶこともある。 スーパー・スプレッダーの存在はパレートの法則（80:20の法則）に従うとされ、この場合20%の感染者が他80%への感染に関与していることになるが、スーパー・スプレッダーの関与割合はこれより高いことも低いこともある。ある感染症でスーパー・スプレッディング現象が発生している場合、をしても、往々にして多くの感染者は二次感染をほとんど起こしていない。 スーパー・スプレッディング現象は、の低下、院内感染の発生、病原体側の病原性の強さ、、誤診、飛沫感染、免疫抑制、また他の病原体との重感染など、複数の因子が重なって発生するとされる。 この現象は、2002年から2003年に発生した重症急性呼吸器症候群 (SARS) の流行時に大きく注目されたが、不顕性感染のまま腸チフスを拡散させ続けたメアリー・マローン（「チフスのメアリー」）など、古くからもその例はいくつか存在する。.
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箱ひげ図
箱ひげ図（はこひげず、箱髭図、box plot、box-and-whisker plot）は、データのばらつきをわかりやすく表現するための統計図である。主に多くの水準からなる分布を視覚的に要約し、比較するために用いる。ジョン・テューキーが1970年代に提唱した。様々な分野で利用されるが、特に品質管理で盛んに用いられる。箱（）と、その両側に出たひげ（）で表現されることからこの名がある。.
統計的ばらつき
統計的ばらつき（とうけいてきばらつき、Statistical Dispersion, Statistical Variability）は、データ群の様々な観点でのばらつきの尺度を表す。データの傾向を表す要約統計量は様々である。換言すれば、ばらつきとは母集団の各メンバーの測定値の差異の定量化である。.
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順序統計量
順序統計量（じゅんじょとうけいりょう、order statistic）は、統計において k 番目に小さい値である標本を求めることをいう。日本工業規格では、「標本のすべての観測値をその大きさの順に小さい方から並べたもの。また、より一般的にはこの並び替えの関数として求められる統計量すべてを指すこともある。」と定義している。 ランク統計量と共に順序統計量は、非パラメトリック統計学における最も基本的ツールとなっている。 順序統計量における重要な特殊例としては、標本の最小値、最大値、中央値、分位などがある。 連続確率分布での無作為標本の順序統計量を確率論的に分析する場合、一様分布の順序統計量ならば累積分布関数によって分析を簡略化できる。.
要約統計量
要約統計量（ようやくとうけいりょう）とは、標本の分布の特徴を代表的に（要約して）表す統計学上の値であり、統計量の一種。記述統計量(descriptive statistics value)、基本統計量、代表値(representative value)ともいう 。 正規分布の場合は、平均と、分散または標準偏差で分布を記述できる。正規分布からのずれを知るためには、尖度や歪度などの高次モーメントから求められる統計量を用いる。 正規分布から著しく外れた場合には、より頑健な中央値、四分位点、最大値・最小値や最頻値が用いられる。「頑健」とは分布の非対称性や外れ値などの影響を受けにくいことを意味する統計用語である。例えば、労働者一人あたりの年収を例に採れば、最も収入が少なくても0未満にはならないのに対し、収入が多いほうでは数十億円という年収を稼ぐ少数者があり得る。この場合の分布は、少数者が上側にいることによって、上側に極端に尾を引いた非対称な分布となる。平均値はこれらの極端な高値の影響を受け、分布の代表値として適切でないものとなってしまう。中央値や最頻値では、いかに飛び抜けた値であっても1例としてしか扱われないので、より大多数の実感に近い値を示すことができる。.
International Society for Philosophical Enquiry
International Society for Philosophical Enquiry（ISPE）は、1974年に創立された高い能力（および知能指数）をもつ科学的・哲学的な国際的な団体である。ISPEは高度な調査、独自の研究と貢献に専念している。会員は文化の啓蒙、文明の成長と発展のためにコミュニケーションを行う。.
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Q2
Q2、Q2.
Q3
Q3.
最大と最小
数学の様々な分野で順序が定まった対象に対し、最大のものや最小のものが考察されている。最大のものを表す標準的な記号として max、最小のものを表すものとして min が用いられる。この記事では最大・最小に関係した様々な話題を紹介する。.
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%点、パーセント点、パーセンタイル、クォンタイル、タータイル、三分位数、五分位数、五分位点、十分位数、十分位点、分位、分位値、分位点、四分位、四分位値、四分位数、四分位点、百分位数、百分位点。
