記述統計学と推測統計学の違いについて、次の文章を読んで、正しいものを1つ選べ。 記述統計学では、観測データの特徴を捉えるために平均や分散などの指標を用いる。推測統計学では、観測データから母集団の性質を推定するために確率や信頼区間などの概念を用いる。 記述統計学では、観測データから母集団の性質を推定するために平均や分散などの指標を用いる。推測統計学では、観測データの特徴を捉えるために確率や信頼区間などの概念を用いる。 記述統計学では、観測データから母集団の性質を推定するために確率や信頼区間などの概念を用いる。推測統計学では、観測データから母集団以外の未知数や仮説を検証するために平均や分散などの指標を用いる。 記述統計学では、観測データから母集団以外の未知数や仮説を検証するために確率や信頼区間などの概念を用いる。推測統計学では、観測データから母集団以外の未知数や仮説を検証するために平均や分散などの指標を用いる。 None 名義尺度と順序尺度などの違いについて、次の文章を読んで、誤っているものを1つ選べ。 名義尺度は分類の順序に意味がなく、等しいかどうかのみに意味があるデータである。例えば、性別や血液型などが名義尺度である。 順序尺度は分類の順序に意味があり、大小関係や優劣関係に意味があるデータである。例えば、成績や満足度などが順序尺度である。 間隔尺度は分類の順序と間隔に意味があり、差に意味があるデータである。例えば、温度や年代などが間隔尺度である。 比率尺度は分類の順序と間隔と比率に意味があり、差と比に意味があるデータである。例えば、身長や体重などが比率尺度である。 None 名義尺度と順序尺度などの違いについて、次の文章を読んで、正しいものを1つ選べ。 名義尺度は分類の順序に意味があり、大小関係や優劣関係に意味があるデータである。例えば、成績や満足度などが名義尺度である。 順序尺度は分類の順序に意味があり、大小関係や優劣関係に意味があるデータである。しかし，分類間の間隔は一定ではなく，差や比に意味がないデータである。例えば，成績や満足度などが順序尺度である。 間隔尺度は分類の順序と間隔と比率に意味があり，差と比に意味があるデータである。例えば，身長や体重などが間隔尺度である。 比率尺度は分類の順序と間隔と比率に意味があり，差と比に意味があるデータである。しかし，ゼロ点（原点）は人為的に設定されたものであり，絶対的なものではないデータである。例えば，温度や年代などが比率尺度である。 None 散布図とヒストグラムは、データの分布や相関関係を視覚的に表現するのに役立つグラフです。次の文章を読んで、正しいものを全て選べ。 散布図は、2つのデータの間にある相関関係を探すのに使うグラフである。例えば，身長と体重，気温とアイスクリームの売上などが散布図で表現できる。 ヒストグラムは、ある特定のデータを区間ごとに区切り、各区間の個数や数値のばらつきを表すグラフである。例えば，年齢や成績，収入などがヒストグラムで表現できる。 散布図は、ある特定のデータを区間ごとに区切り、各区間の個数や数値のばらつきを表すグラフである。例えば，年齢や成績，収入などが散布図で表現できる。 ヒストグラムは、2つのデータの間にある相関関係を探すのに使うグラフである。例えば，身長と体重，気温とアイスクリームの売上などがヒストグラムで表現できる。 None Time's up
