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 TI-Nspire CX

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TI-NspireCX Summary

Calculator 1

 (CXとCX CASの違い)

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 (数値計算

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 (数式処理)

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 (数式処理・大学)

Calculator 5

 (メニュー)

Graph 1

 (描けるグラフ)

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 (動かす)

Graph 3

 (視覚化の有効性)

Geometry 1

 (作図例,+Graph)

Geometry 2

 (メニュー)

Spreadsheet/Stat 1

 (統計・概要とメニュー)

Spreadsheet/Stat 2

  (統計・プロット)

DataQust 1

  (データ収集)

DataQust 2

  (センサー)

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教材データベース

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 TI-Nspire CX

TI-Nspire ― Spreadsheet / Data & Statistics
 TI-Nspire CX


 TI-Nspire CX

下の画面を動かすことができます。画面をクリックするか、下記のタイトルをクリックしてください。

 TI-Nspire CX

ヒストグラムの作成 箱ひげ図の作成 散布図と相関係数
正規分布(平均と標準偏差) 二項分布(確率を変えて見る) 残差プロット(最小二乗法、分散)

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ヒストグラムの作成    

 

List & Spreadsheet で数値データを入力します。各列に名前を付けるとそれが変数として登録されます。

 

Data & Statisticsのページを追加して,ヒストグラムを作成したい変数を選択します。ドットプロットが表示されます。その後,ヒストグラムを指定します。


 
   
箱ひげ図の作成    
   

左図では、3つの項目の箱へ図を1つの画面に作成しています。また、縦線は、各項目の平均値を表しています。

 

カーソルを動かすことにより,

最小値(min),第1四分位数(Q1),中央値(第2四分位数,median),第3四分位数(Q3),最大値(max) の値を表示することができます。

 
   
 

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代表値,ヒストグラム,箱ひげ図    

 

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カーソルを動かすとさまざまな情報が表示されます。ここでは平均値の線を追加して表示しています。

 

箱ひげ図に平均値を表示し,ヒストグラムと一緒に観察すると統計値と分布の関係が見えてきます。

  

A)平均値≒中央値≒最頻値であるデータの分布は,

     富士山のような正規分布に近いものです。

B)平均値>中央値>最頻値であるデータの分布は,

     左に山がある分布となっています。

C)平均値<中央値<最頻値であるデータの分布は,

     右に山がある分布となっています。

 

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ドットプロットと箱ひげ図の連動    

 

 

1つのデータを摘まむとそれが箱ひげ図のどの位置にあるかが同時に表示されます。

このデータを動かせば,それに連動して箱ひげ図も変化します

 

     
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分散と標準偏差    

 

列全体に対して,セルの中で自由に数式を定義し計算させる事ができます。

また,列の値を小さい順に、または大きい順位並べ変えたり,列の総和を求める,上からn番目までのデータの合計を求めるなどができます。

 

min(最小値),mean(平均),median(中央値),max(最大値)など多くの関数を使用できます。

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散布図に平均,「平均±標準偏差」の線を追加しています。正規分布であれば,この範囲に約23のデータが入ります。

 

標準偏差の求め方が理解できていれば,式で簡単に計算できます。

mean(a_sotre)は,a_sotreの平均を求めます。

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散布図と相関係数    

 

散布図に相関係数を表示しています。左の図は強い正の相関があります。右上にある1つのデータを摘まんで動かした図が右で,データ1つで相関係数が大きく変わることが理解できます。外れ値との関係も考慮しましょう。

 

1変数,2変数の統計値を求める機能があります。それを使って統計量を求めておくと,データが変化したこき、それらの値も自動的に再計算されます。

よって,データを摘まんで動かすとそれに対応して相関係数は変わります。

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正規分布(平均と標準偏差)    

 

正規分布になるデータをランダムに発生させる関数randnormを使って,平均値50,標準偏差a200個のデータを作り,ヒストグラムを作成しています。

 

標準偏差を変えることで分布が変わる様子がわかります。正規分布の確率密度関数も表示しています。

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二項分布(確率を変えて見る)    

 

二項分布B(n, p)のグラフを試行回数n10として,1回の事象が起こる確率pを変数として分布が変わる様子を表示しています。

 

とえばp0.3のとき,事象が3回起きる確率が一番大きいことが分かります。また,たった10回の試行回数でもp0.5では正規分布に近いことも分かります。

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残差プロットで最小二乗法,分散の視覚化   残差プロットで分散の視覚化
 

帰直線を求める際に使われる最小二乗法を視覚化しています。面積の合計が最小になる直線を求めます。ちなみに,この傾きは相関係数,xの標準偏差,yの標準偏差と関係します。

 

この直線が,yの平均値であれば,四角は「偏差(データから平均を引いた値)の2乗を表しています。よって,分散・標準偏差の考え方を視覚的に表現したものと言えます。

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大数の法則   P-Value

 

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