平均電卓-高精度
平均値、中央値、最頻値、幾何平均、調和平均、加権平均を計算し、完全な統計分析、視覚化、およびステップバイステップの解決策を提供します。
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平均電卓-高精度
平均電卓は、あらゆるデータセットの算術平均(平均)、中央値、最頻値、幾何平均、調和平均、および加権平均を計算する包括的な統計ツールです。分散、標準偏差、範囲などの完全な統計分析に加え、ステップバイステップの計算の内訳を伴うインタラクティブな視覚化を提供します。学生、研究者、データアナリスト、専門家を問わず、この電卓は最大10,000個の数値を調整可能な精度で処理します。
平均(平均値)とは何ですか?
算術平均(一般に平均と呼ばれます)は、すべての値の合計を値の個数で割ったものです。データセットの中心傾向を表し、統計学、日常生活、科学研究で最も広く使用されている平均の尺度です。
例えば、10、20、30、40、50の平均は (10+20+30+40+50)/5 = 150/5 = 30 です。
平均の種類についての解説
算術平均
すべての値を合計して個数で割って算出される標準的な平均です。極端な外れ値のないデータセットや、気温、身長、テストの点数などの間隔尺度または比率尺度で測定された値に最適です。
中央値
データを順番に並べたときの中央の値です。個数が奇数の場合は、ちょうど中央の値になります。個数が偶数の場合は、中央の2つの値の平均になります。中央値は外れ値の影響を受けにくいため、所得や住宅価格などの偏った分布に理想的です。
最頻値
データセットの中で最も頻繁に現れる値です。データセットには、最頻値がない(すべての値が1回ずつ現れる)、1つある(単峰性)、2つある(双峰性)、または複数ある(多峰性)場合があります。最頻値は、カテゴリデータや最も一般的な値を見つけるのに特に役立ちます。
幾何平均
n個の積のn乗根です。成長率、パーセンテージ、比率を平均する場合や、データが複数の桁数にわたる場合に使用されます。正の数に対してのみ定義されます。
例: 投資収益率が10%、20%、-5%(倍率として:1.10、1.20、0.95)。幾何平均 = (1.10 × 1.20 × 0.95)^(1/3) = 1.0747となり、平均年利7.47%を示します。
調和平均
逆数の算術平均の逆数です。一定距離での速度や、一定金額で購入する場合の価格など、分母の量が変化する場合のレートの平均に最適です。
例: 目的地まで時速60マイルで走り、帰路を時速40マイルで走った場合。調和平均 = 2/(1/60 + 1/40) = 時速48マイルとなり、これが往復の正しい平均速度です。
加権平均
各値にその相対的な重要性を表す重みを掛けた平均です。GPAの計算、金融ポートフォリオ、および値によって重要度が異なるあらゆる状況で使用されます。
提供される統計量
分散
分散は、値が平均からどの程度散らばっているかを測定します。母分散はnで割り、母集団全体のデータがある場合に使用します。標本分散はn-1で割り(ベッセル補正)、より大きな母集団からの標本を扱う場合に不偏推定量を提供します。
標準偏差
分散の平方根であり、元のデータと同じ単位で表されます。値が平均からどの程度離れているかの典型的な距離を示します。正規分布では、データの約68%が平均から1標準偏差以内に、約95%が2標準偏差以内に収まります。
範囲(レンジ)
最大値と最小値の差です。範囲 = 最大値 - 最小値。散らばりの単純な尺度ですが、外れ値に敏感です。
この電卓の使い方
- データを入力する: カンマ、スペース、または改行で区切られた数値を入力します。スプレッドシートやテキストファイルから直接データを貼り付けることができます。
- 重みを追加する(オプション): 加権平均の計算を行う場合は、重みフィールドに対応する重みを入力します。各重みは、順番にその値と一致させる必要があります。
- 小数点精度を選択する: 結果に表示する小数点以下の桁数を、0(整数)から高精度計算のための20桁まで選択します。
- 「計算」をクリック: すべての種類の平均、分散、標準偏差、インタラクティブなチャート、ステップバイステップの計算を含む包括的な結果が表示されます。
異なる種類の平均をいつ使用するか
算術平均を使用する場合:
- データが対称的に分布しており、極端な外れ値がない場合
- 値が間隔尺度または比率尺度で測定されている場合
- テストの点数、気温、身長、体重などを計算する場合
- 正規データに対して単一の代表値が必要な場合
中央値を使用する場合:
- データに偏りがあるか、外れ値が含まれている場合
- 所得、住宅価格、富の分布を分析する場合
- 順序データ(ランキング)を扱う場合
- 中心傾向の頑健な尺度が必要な場合
最頻値を使用する場合:
- カテゴリデータまたは名目データを扱う場合
- 最も一般的な値やカテゴリを見つける場合
- 分布のピークを特定する場合
- アンケート回答や製品の好みを分析する場合
幾何平均を使用する場合:
- 成長率や変化率を平均する場合
- 長期にわたる平均投資収益率を計算する場合
- 比率や対数スケールのデータを扱う場合
- データが複数の桁数にわたる場合
調和平均を使用する場合:
- レート(速度、効率、価格)を平均する場合
- 分母の量が変化する場合
- 往復の平均速度を計算する場合
- 株価収益率(PER)やその他の財務指標を平均する場合
実用的な例
例 1:クラスのテストの点数
10人の生徒の点数:78, 85, 92, 88, 76, 95, 82, 79, 88, 91
- 平均: 85.4(点数の合計を10で割ったもの)
- 中央値: 86.5(ソートしたときの5番目と6番目の値の平均)
- 最頻値: 88(2回現れ、他はすべて1回)
例 2:投資収益率
3年間の年間収益率:+15%, -10%, +25%(倍率として:1.15, 0.90, 1.25)
- 算術平均: 10%(複利成長に関しては誤解を招く可能性があります)
- 幾何平均: 8.78%(正確な複利年成長率)
例 3:GPAの計算(加権平均)
成績:A (4.0), B (3.0), A (4.0), C (2.0) と単位数:3, 4, 3, 2
- 加権平均: (4.0×3 + 3.0×4 + 4.0×3 + 2.0×2) / (3+4+3+2) = 3.33 GPA
よくある質問
平均値、中央値、最頻値の違いは何ですか?
平均値は、すべての値を合計して個数で割った算術平均です。中央値は、データをソートしたときの中央の値です(個数が偶数の場合は中央の2つの値の平均)。最頻値は、最も頻繁に現れる値です。それぞれ異なる目的で使用されます。平均値は対称分布の代表値、中央値は偏りのあるデータや外れ値がある場合、最頻値はカテゴリデータや最も一般的な値を見つけるのに適しています。
幾何平均と算術平均はいつ使い分けるべきですか?
成長率、パーセンテージ、比率を平均する場合や、データが複数の桁数にわたる場合は幾何平均を使用します。例えば、複数年にわたる投資収益率には幾何平均を使用すべきです。算術平均は、身長、体重、テストの点数などの絶対値を加算する場合に適しています。幾何平均は常に算術平均以下になります。
調和平均は何に使用されますか?
調和平均は、一定距離での速度や、一定金額で購入する場合の価格など、分子が一定の比率が関わるレートの平均に最適です。例えば、往路で時速60マイル、復路で時速40マイルで走行した場合、調和平均(時速48マイル)が往復の平均速度を正確に表し、算術平均(時速50マイル)は不正確です。
加権平均はどのように計算しますか?
加権平均は、各値にその重みを掛け、それらの積を合計した後、重みの合計で割って算出します。公式:加権平均 = (w1*x1 + w2*x2 + ... + wn*xn) / (w1 + w2 + ... + wn)。この電卓では、最初のフィールドに値を、オプションの重みフィールドに対応する重みを入力して使用します。
母集団標準偏差と標本標準偏差の違いは何ですか?
母集団標準偏差(nで割る)は、データが母集団全体を表している場合に使用されます。標本標準偏差(n-1で割る、ベッセル補正として知られる)は、データがより大きな母集団からの標本である場合に使用され、不偏推定量を提供します。ほとんどの実用的なアプリケーションでは、標本標準偏差が適切です。
なぜ幾何平均は正の数でしか機能しないのですか?
幾何平均は、すべての値を掛けてn乗根をとる計算を含みます。負の数やゼロが含まれると、定義不能になったり、誤解を招く結果が生じたりします(奇数個の負の数は負の積、ゼロはゼロの積、偶数個の負の数は複数になる可能性があるため)。負の値を含む成長率の場合は、まず倍率に変換してください(例:-10%は0.90にする)。
この電卓はいくつの数値を処理できますか?
この電卓は、最大10,000個の数値を効率的に処理します。より大きなデータセットの場合は、専用の統計ソフトウェアの使用を検討してください。この電卓は、一般的な教育および専門的なユースケースに対して即座に結果を提供します。
関連統計ツール
このコンテンツ、ページ、またはツールを引用する場合は、次のようにしてください:
"平均電卓-高精度"(https://MiniWebtool.com/ja/平均電卓-高精度/) MiniWebtool からの引用、https://MiniWebtool.com/
miniwebtool チームによる提供。更新日:2026年1月6日
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