ヒストグラム
2020年12月31日
2020年９月ＱＣ検定3級解説（その6）
問7はグラフとヒストグラムからの出題
特性の分布からそれに合うヒストグラムを選ぶ問題
特性値で特徴あるものから消去法で回答していけば良い。
特性値40から42
�△�一番多い→ア
特性値42から44
�イ�0→ウ
特性値40から42と特性値42から44が同じ数値
��→エ
特性値が二山傾向
�あ�イ
特性値が高原型
�、�オ
落ち着いて考えれば５問全問正解できる内容
特性の分布からそれに合うヒストグラムを選ぶ問題
特性値で特徴あるものから消去法で回答していけば良い。
特性値40から42
�△�一番多い→ア
特性値42から44
�イ�0→ウ
特性値40から42と特性値42から44が同じ数値
��→エ
特性値が二山傾向
�あ�イ
特性値が高原型
�、�オ
落ち着いて考えれば５問全問正解できる内容
山田ジョージ at 14:56｜Permalink│
2011年08月04日
ヒストグラムを制する者は、QC検定３級試験を制する！？
３級試験の手法分野では、QC７つ道具の一つである「ヒストグラム」が毎回出題される頻出科目です。よってこの科目で点数を取りこぼしなく、確実に正解することは重要な条件です。
ここで、ヒストグラムで問われてくる知識を整理しましたので、３級を受験するみなさんやってみてください。
�．劵好肇哀薀爐鮑鄒�することができるか？
�▲劵好肇哀薀爐粒凸松里鮹里辰討い襪�？
�Ｊ�布状況を見て、判断できるか？
��Cｐは計算できるか？また、その結果判定できるか？
�ァ屮丱薀張�」と「かたより」の違いの知っているか？
�イ痢屮丱薀張�」については、独学で、テキストで勉強している人は、誤った解釈をしている可能性がありますので過去の記事を参考にしてください。
いまからでも十分間に合います。
３級eラーニング
ここで、ヒストグラムで問われてくる知識を整理しましたので、３級を受験するみなさんやってみてください。
�．劵好肇哀薀爐鮑鄒�することができるか？
�▲劵好肇哀薀爐粒凸松里鮹里辰討い襪�？
�Ｊ�布状況を見て、判断できるか？
��Cｐは計算できるか？また、その結果判定できるか？
�ァ屮丱薀張�」と「かたより」の違いの知っているか？
�イ痢屮丱薀張�」については、独学で、テキストで勉強している人は、誤った解釈をしている可能性がありますので過去の記事を参考にしてください。
いまからでも十分間に合います。
３級eラーニング
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山田ジョージ at 08:45｜Permalink│
2010年04月01日
３級合格率はこれまでと同じ水準？
３月２１日に実施された３級試験は、基本的な知識があれば全体として７０点がとれる内容だったかと思います。今回は手法分野から抜粋してコメントします。
【問１】基本統計量
全問正解すべき問題である。ここを間違えているようでは、再度基本から勉強をし直すことを勧めます。
３級eラーニング で勉強すると
・平方和でミスのない計算手順が解ります。
・点数が稼げるようになります。
【問２】データの標準化
３級受験者にとっては、難しい問題であった。
過去に読者の方から、「標準化とは歯止めのことでないのか？」との質問を受けたことがあります。このような方はQCサークル活動を主体に勉強された人だと思います。QCストーリーの歯止めのフェーズでの標準化のことしか思い浮かばない人は、過去の記事を参考にしてください。
http://qc-kentei.livedoor.biz/archives/1680726.html
【問３】
２００７年３月実施の２級の【問９】と同じ内容の問題です。出題者も同じ人ではないかと思われますね。過去問を勉強するといって、２級の過去の問題までも勉強された方はいないと思いますが。
ただ、問題自体は基本的な問題なので、正答率も高いと思います。
【問５】ヒストグラム
昨年の３月の３級の【問６】でもヒストグラムの作り方の問題が出題されていましたので、過去問を丁寧に復習され方には、ラッキーな問題でした。
３級を受験する人は、度数表からヒストグラムを作ることを電卓を用いて経験された方が良いかと思います。
３級eラーニング
３級eラーニングの受講生を募集中です。
【問１】基本統計量
全問正解すべき問題である。ここを間違えているようでは、再度基本から勉強をし直すことを勧めます。
３級eラーニング で勉強すると
・平方和でミスのない計算手順が解ります。
・点数が稼げるようになります。
【問２】データの標準化
３級受験者にとっては、難しい問題であった。
過去に読者の方から、「標準化とは歯止めのことでないのか？」との質問を受けたことがあります。このような方はQCサークル活動を主体に勉強された人だと思います。QCストーリーの歯止めのフェーズでの標準化のことしか思い浮かばない人は、過去の記事を参考にしてください。
http://qc-kentei.livedoor.biz/archives/1680726.html
【問３】
２００７年３月実施の２級の【問９】と同じ内容の問題です。出題者も同じ人ではないかと思われますね。過去問を勉強するといって、２級の過去の問題までも勉強された方はいないと思いますが。
ただ、問題自体は基本的な問題なので、正答率も高いと思います。
【問５】ヒストグラム
昨年の３月の３級の【問６】でもヒストグラムの作り方の問題が出題されていましたので、過去問を丁寧に復習され方には、ラッキーな問題でした。
３級を受験する人は、度数表からヒストグラムを作ることを電卓を用いて経験された方が良いかと思います。
３級eラーニング
３級eラーニングの受講生を募集中です。
このコース特徴は
・手法分野の体系的な勉強ができるので２級も目指している方に最適です。
・不合格となった場合には、半額返金するシステムです。
・不合格となった場合には、半額返金するシステムです。
・質問に対しては「わかりやすさ」「スピーデイ」を心がけています。
山田ジョージ at 09:11｜Permalink│
2008年10月30日
ＱＣ検定の計算問題の基本となる統計とは
統計を現す３つのデータ
（１）平均値＝データの合計をデータの個数で割って得られる値
（２）メディアン＝データを大きさの順に並べたとき、真ん中になる値
（３）モード＝最も多く現れているデータの値
ある程度データの個数が多いとき、上記の代表値には、下記のような大小の関係があると言われています。
・ヒストグラムはほぼ左右対称なとき
→平均値≒メディアン≒モード
・ヒストグラムが右のほうに偏っているとき
→平均値＜メディアン＜モード
・ヒストグラムが左のほうに偏っているとき
→平均値＞メディアン＞モード
このように、ヒストグラムの形によって代表値の大小関係は異なってきますので、代表値の大小関係がわかれば、それをもとにして
ヒストグラムの状態がおおそよのことが解ります。
このように、個々のデータにはとらわれず、そのデータ全体としてどのような特徴などを調べることが統計と言われています。
また、統計において中心を現している上記の３つの代表値の次に考えなければないないことは、データが全体としてどれだけ広がっているか、つまり、データのばらつき具合の大きさをどのように現されているのが大事になってきます。
個々のデータと平均値の差（偏差）を求めると、その合計は０となるので、ばらつきを現す値としては使えないことが解ります。
偏差の合計＝（データ−平均値）の合計
＝（データの合計）−（平均値の合計）
＝（データの合計）−（平均値＊データの個数）
＝（データの合計）−（データの合計）
＝０
ここで平均値＝データの合計／データの個数より
以上のことより、個々のデータと平均値との差（偏差）を２乗したもの合計をデータの個数で割った値、すなはち偏差2乗の平均値を分散といい、そしてその平方根の標準偏差をばらつきを現わす値として使われています。
（１）平均値＝データの合計をデータの個数で割って得られる値
（２）メディアン＝データを大きさの順に並べたとき、真ん中になる値
（３）モード＝最も多く現れているデータの値
ある程度データの個数が多いとき、上記の代表値には、下記のような大小の関係があると言われています。
・ヒストグラムはほぼ左右対称なとき
→平均値≒メディアン≒モード
・ヒストグラムが右のほうに偏っているとき
→平均値＜メディアン＜モード
・ヒストグラムが左のほうに偏っているとき
→平均値＞メディアン＞モード
このように、ヒストグラムの形によって代表値の大小関係は異なってきますので、代表値の大小関係がわかれば、それをもとにして
ヒストグラムの状態がおおそよのことが解ります。
このように、個々のデータにはとらわれず、そのデータ全体としてどのような特徴などを調べることが統計と言われています。
また、統計において中心を現している上記の３つの代表値の次に考えなければないないことは、データが全体としてどれだけ広がっているか、つまり、データのばらつき具合の大きさをどのように現されているのが大事になってきます。
個々のデータと平均値の差（偏差）を求めると、その合計は０となるので、ばらつきを現す値としては使えないことが解ります。
偏差の合計＝（データ−平均値）の合計
＝（データの合計）−（平均値の合計）
＝（データの合計）−（平均値＊データの個数）
＝（データの合計）−（データの合計）
＝０
ここで平均値＝データの合計／データの個数より
以上のことより、個々のデータと平均値との差（偏差）を２乗したもの合計をデータの個数で割った値、すなはち偏差2乗の平均値を分散といい、そしてその平方根の標準偏差をばらつきを現わす値として使われています。
