確率と統計の基礎（平均・分散・標準偏差）
意味・解説
データの集まりから特徴や傾向を数値で捉え、将来の予測や判断を行う手法。
代表値である「平均値」「中央値」「最頻値」や、データのバラツキ具合を示す「分散」「標準偏差」などを用いる。AIやデータサイエンスの発展により、重要性が急速に高まっている分野。
くわしく
確率と統計は、不確かなビジネス環境において客観的な判断を下すための強力な武器です。
1.「平均値」は全体の合計を個数で割ったものですが、極端な値（外れ値）に影響されやすいため、真ん中の順位の「中央値」や最も多い「最頻値」と使い分けます。
2.「分散（$\sigma^2$）」と「標準偏差（$\sigma$）」は、データの「バラツキ」を示します。標準偏差が小さいほどデータは平均付近に集まっており、大きいほどバラバラです。ポイントは、例えば工場の製品検査で、平均サイズが合格でも標準偏差が大きければ「不良品が多い」と判断できるからです。また、多くのデータは左右対称の「正規分布」に従う性質があり、これを利用して「偏差値」などの相対的な位置づけを計算できます。ITパスポート試験では、これら指標の定義や、簡単なデータを用いた計算、および期待値（確率を掛け合わせた平均的得点）を求める問題が頻出します。
例文
新商品の売上予測を立てる際、過去の類似商品の売上データから期待値を算出して、在庫数を決定した。
過去問での出題状況
直近29回分の過去問（全2,900問）を解析した結果、2回登場しています（出題された年度: 2年度）。
出典: 本サイト独自集計（問題文および全選択肢テキストからの用語出現頻度・2026年6月時点）
同義語: データ分析
分類: データサイエンス