中心傾向 分散
平均 4.83 範囲 5
中央値(Q2) 5 ミッドレンジ 4.5
モード 5 四分位範囲 (IQR) 2
極端 和/ 四分位数
最小 2 29
マックス 7 第1四分位 (Q1) 4
カウント 6 第三四分位 (Q3) 6

モード

モード計算機は数値データを分析します。統計モードは単にモードと呼ばれることが多く、データセット内で最も頻繁に発生する値を識別する中心傾向の尺度です。平均値や中央値とは異なり、モードは最も頻度の高い値に焦点を当てます。データセットには、2 つ以上の値が最も高い頻度を共有する場合、バイモーダルやトリモーダルなどの複数のモードが存在することがあります。

モードの用途

モードの用途 をさまざまな分野に適用して、共通のパターンと傾向を明らかにする方法を次に示します。
交通分析:
交通エンジニアは、このモードを使用して交通の流れのパターンを分析し、交通のピーク時間を特定します。これは、効率的な輸送システムの設計と交通渋滞の管理に不可欠です。
気象データ分析:
気象学者は、このモードを使用して、特定の地域で晴れ、曇り、雨の日など、最も頻繁に発生する気象条件を特定し、天気予報や気候分析に役立てています。
スポーツ パフォーマンス分析:
コーチやスポーツ アナリストは、このモードを使用してアスリートの最も一般的な長所と短所を特定し、パフォーマンスを向上させるためのトレーニング プログラムや戦略を調整します。
顧客行動分析:
e コマース企業やマーケティング担当者は、このモードを使用して、顧客の間で最も一般的な購入行動や好みを特定し、ターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンや製品の推奨を可能にします。
教育リソース割り当て:
学校や教育機関は、このモードを使用して、生徒の間で最も一般的に使用されている教育リソースや教授法を特定し、リソースの割り当てとカリキュラムの計画に役立てます。

モード例

モードをより明確に理解するために、さまざまなデータセットで モード例 を調べて 計算するモード します。
例 1: 試験のスコア
スコア: 85、90、75、90、85、80
モード: 85 と 90 = マルチモーダル
例 2: 月間売上
売上: 1000、1200、1500、1200、1300
モード: 1200 = ユニモーダル
例 3: 製品評価
評価: 5、4、5、3、5、4、2
モード: 5 = ユニモーダル
例 4: 毎日のウェブサイト トラフィック
トラフィック: 1000、1200、800、1200、 1500、1200、1300
モード: 1200 = 単峰性
例 5: 製品販売
販売数: 50、60、55、45、60
モード: 60 = 単峰性

モード計算機 よくある質問

データセットにモードがない場合、それは何を意味しますか?
データセットにモードがない場合、すべての値が均等に発生し、他の値よりも頻繁に発生する値は存在しないことを意味します。
データセットに複数のモードを設定できますか?
はい、2 つ以上の値が同じ最高頻度で発生する場合、データセットは複数のモードを持つことができ、データセットはマルチモーダルになります。
モードは常に整数ですか?
いいえ、モードはデータセットに応じて整数、小数、またはその他の値になります。モードは、形式に関係なく、最も頻度の高い値を表します。
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