こんにちは！算数・数学の話題を書いていくこのブログですが、分野ごとの数学の解説や実例の紹介をしていこうと思います。
本日はタイトルにもなっている通り、統計学についての記事を書いていこうと思います。
今回は統計の第一回ですので、計算はせずふんわりとした概要や学ぶ意義に関して解説し、第二回以降で「代表値」や「散布度」などの出し方や演習をしていこうと思います。なお統計学の記事は「平方根」までの数学の分野を理解されている方が対象となりますので、基本的には中学3年生や高校生が対象の記事となっております。
1. なぜ統計が必要なのか?
教育課程が変わってから、統計の分野を高校数学の数学ⅠA・ⅡBCで必修になったかと思います。私は現在31才ですので、その当時のセンター試験(共通テスト)では出題範囲に無く、大学生になった際に興味を持って学習したのが、統計学との出会いでした。
現代の世代では必修にしていることからも、国は体系的に学ばせる必要があると位置付けとして必修範囲にしているはずです。(物理学科出身の私からすれば「行列」という大学で学問を扱うために必須な分野を数学Cから外して数学Bに数列を押し込んで数学Ⅱに統計学をねじ込むだけの理由があると考えています)
その理由として、統計学には「直感の限界」「不確実性に対する予測」この二つが社会にとって有意義で「資本主義で勝ち残れる会社を作る」という目的があると私は考えます。
・直感の限界
人は普段から「なんとなくこっちが良さそうかな」という経験に基づいた勘で判断しがちです。ですが、直感とは逆の事象が起こることはよくあります。
・不確実性に対する予測
「明日の遠足は晴れるのか?」「今の成績で志望校に合格できるのか」などの未来は誰も100%は分かりません。ですが過去の雲の動きや季節のデータから「降水確率」などの予測を立てて、もしかしたら明日の天気が悪くなりそうなら「傘を用意する」ことができます。ただ闇雲に勉強するよりも「テストや模試」などを受けて「合格判定・合格確率」を数値化し、その数値が悪いなら「今の成績では足りないだろうからもっと勉強しよう」という予測に基づいた判断ができます。
このように「事実」をまとめた現状の把握(記述統計)や、「一部のデータから、まだ見えていない未来を予測する」(推測統計)などの様々な使い方ができるのが「統計」になります。
今回は「統計学」に関する意味についてまとめてみましたが、次回からは「代表値」に関する解説や演習を行なっていこうと思います。
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