メジアンは平均と同じくデータの中心位置を推測するための統計量です。メジアンは、「データを大きさの順に並べて、データが奇数個なら中央に位置するデータの値、データが偶数個なら中央に位置する2つのデータの平均」
となります。例えばデータが 3, 4, 6ならばメジアンは4であり、データが3, 5, 4, 6ならば4と5の平均である4.5となります。
範囲はデータの広がり具合を推測するための統計量で
(範囲)
で求めることができます。
ヒストグラムは統計量ではありませんが、統計においてよく用いられるデータの把握方法です。本来は縦方向の棒グラフのように示すのですが、ここでは横棒でデータの度数を
* の数で示します。
/****************************************************************************/ #include <stdio.h> #include <string.h> #define DATA_NUM 30 // データ数 #define MAX_DATA 10 // データの最大値 int main() { // 変数定義 int data[DATA_NUM] = {6,3,5,9,8,1,2,10,4,3, 7,4,3,7,6,5,3,4,5,8, 1,4,9,2,4,5,3,7,6,5}; int i, j, tmp; double med; // メジアン double renge; // レンジ int histogram[MAX_DATA + 1]; // ヒストグラム // 変数の初期化 i = 0; j = 0; tmp = 0; med = 0; renge = 0; memset(histogram, '\0', sizeof(histogram)); // 配列の中身を初期化する //データを大きさの順に並べ替え for(i = 1; i < DATA_NUM; i++) { for(j = 0; j < DATA_NUM - i; j++) { if(data[j] > data[j + 1]) { tmp = data[j]; data[j] = data[j + 1]; data[j + 1] = tmp; } } } // メジアンを求める if(DATA_NUM % 2 == 1) // データ数が奇数個の場合 { med = data[(DATA_NUM - 1) / 2]; // メジアン } else // データ数が偶数の場合 { med = (data[(DATA_NUM / 2) - 1] + data[DATA_NUM / 2]) / 2.0; // メジアン } // レンジを求める renge = data[DATA_NUM - 1] - data[0] + 0.0; // 範囲 printf("メジアンは %0.2f\n", med); printf("範囲 は %0.2f\n", renge); // histogram[]はヒストグラムで使用する配列 for(i = 0; i <= MAX_DATA; i++) { histogram[i] = 0; } //0≦x≦10であるdata[i]のデータxの個数を //histogram[x]の数値と対応させる for(i = 0; i < DATA_NUM; i++) { histogram[data[i]]++; } printf("\nヒストグラム\n"); for(i = 0; i <= MAX_DATA; i++) { printf("%2.0d|", i); // 座標軸表示 for(j = 0; j < histogram[i]; j++) { printf("*"); // データの個数分"*"を表示 } printf("\n"); } return 0; } /****************************************************************************/
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