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G検定・DS検定・統計検定2級で重なる用語10語の定義と書き方の違い

G検定、DS検定、統計検定2級の用語集には、同じ名前の用語が10語あります。平均、分散、標準偏差、中央値、外れ値、期待値、条件付き確率、最小二乗法、帰無仮説、対立仮説です。 意味は同じでも、定義にどこまで書くか、どの章に置くかは資格ごとに違います。

下の表は、各資格の用語集の定義と収録章をそのまま並べたものです。表の下に、10語それぞれの違いを1つずつまとめました。用語名から、各資格の用語ページに移動できます。

10語の定義と収録章

G検定・DS検定・統計検定2級で重なる10語の定義と収録章
用語G検定DS検定統計検定2級
帰無仮説G検定の帰無仮説大項目8 AIに必要な数理・統計知識統計的仮説検定において、まず正しいと仮定したうえで棄却できるかどうかを検証する仮説。多くは『差はない』のように主張したい内容を否定する形で立てられ、棄却されると対立仮説が採択される。DS検定の帰無仮説第4章 統計・推定・検定仮説検定で、差や効果がないものとして棄却できるかを判断する基準の仮説。統計検定2級の帰無仮説第5章 仮説検定検定で棄却されるかどうかを判断する対象として立てる、差がないなどとする仮説。
対立仮説G検定の対立仮説大項目8 AIに必要な数理・統計知識統計的仮説検定で、帰無仮説が棄却されたときに採択される、主張したい内容を表す仮説。DS検定の対立仮説第4章 統計・推定・検定帰無仮説に対し、差や効果があるとして検討する仮説。統計検定2級の対立仮説第5章 仮説検定帰無仮説が棄却されたときに採択される、主張したい内容を表す仮説。
分散G検定の分散大項目8 AIに必要な数理・統計知識各データが平均からどれだけ離れているかを、その差を2乗してから平均して求めるばらつきの指標。2乗した分だけ元データより単位が大きくなるため、平方根を取った標準偏差が単位をそろえた指標として使われる。DS検定の分散第4章 統計・推定・検定平均からのずれを二乗して平均し、データのばらつきを表す指標。統計検定2級の分散第1章 データの記述と要約各データと平均との差を平方した値の平均で、データのばらつきの大きさを表す指標。
標準偏差G検定の標準偏差大項目8 AIに必要な数理・統計知識データや確率分布のばらつきの大きさを表す指標。分散の平方根として計算する。DS検定の標準偏差第4章 統計・推定・検定分散の平方根で、元のデータと同じ単位でばらつきを表す指標。統計検定2級の標準偏差第1章 データの記述と要約分散の正の平方根で、データのばらつきの大きさを元のデータと同じ単位で表す指標。標準化や偏差値の計算でも基準として使われる。
平均G検定の平均大項目8 AIに必要な数理・統計知識観測したデータの値をすべて足し合わせ、個数で割って求める代表値。理論上の確率分布から定まる期待値とは異なり、手元の実測データから直接計算する点に特徴がある。DS検定の平均第4章 統計・推定・検定データの値をすべて足し合わせ、データの個数で割った代表値。外れ値が一つあるだけでも値が大きく変動しやすい。統計検定2級の平均第1章 データの記述と要約データの値をすべて合計してデータの個数で割った、量的データの代表値の一つ。
中央値G検定の中央値大項目8 AIに必要な数理・統計知識データを大小の順に並べたときちょうど中央に位置する値（データ数が偶数なら中央2つの平均）。極端に大きい・小さい値が少数含まれていても影響を受けにくく、外れ値の影響を受けやすい平均と使い分けられる。DS検定の中央値第4章 統計・推定・検定データを大きさの順に並べたとき、中央に位置する値。データの個数が偶数のときは中央二つの値の平均をとり、外れ値の影響を受けやすい平均と異なり、外れ値の影響を受けにくい代表値として使われる。統計検定2級の中央値第1章 データの記述と要約データを小さい順に並べたとき中央に位置する値。外れ値の影響を平均より受けにくい。
外れ値G検定の外れ値大項目8 AIに必要な数理・統計知識他の値から大きく外れた値。測定ミス等による異常値とは概念上異なるが、実用上は明確に区別できないことも多い。DS検定の外れ値第5章 データ準備・可視化技法とモデル化ほかの観測値から大きく離れた値。原因を確認して扱いを判断する。統計検定2級の外れ値第1章 データの記述と要約ほかの観測値から大きく離れた値。箱ひげ図ではQ1−1.5×四分位範囲より小さい値やQ3＋1.5×四分位範囲より大きい値を候補として示すが、直ちに誤りとは限らない。
最小二乗法G検定の最小二乗法大項目8 AIに必要な数理・統計知識実際のデータとモデルによる予測値との誤差（残差）の二乗和が最小になるようにパラメータを決める推定方法。DS検定の最小二乗法第5章 データ準備・可視化技法とモデル化観測値と予測値の差である残差の二乗和を最小にするよう係数を求める方法。統計検定2級の最小二乗法第6章 カテゴリカルデータと回帰分析残差の平方の合計が最小になるように回帰直線の係数を定める推定方法。
条件付き確率G検定の条件付き確率大項目8 AIに必要な数理・統計知識ある事象が起きたという条件のもとで、別の事象が起きる確率。機械学習のモデルが出力する確率の解釈でも用いられる。DS検定の条件付き確率第4章 統計・推定・検定ある事象が起きたという条件のもとで、別の事象が起きる確率。統計検定2級の条件付き確率第2章 データ収集と確率ある事象が起きたという条件のもとで、別の事象が起きる確率。
期待値G検定の期待値大項目8 AIに必要な数理・統計知識確率変数がとりうる値を、その確率で重みづけして平均した値。分布の中心的な位置を表す。DS検定の期待値第4章 統計・推定・検定確率変数がとる値を、その確率で重み付けして平均した値。統計検定2級の期待値第3章 確率分布確率変数がとりうる値を、その確率で重みづけして平均した値。分布の中心的位置を表す。

定義と収録章は、このサイトの各資格の用語集から読み込んでいます。章の名前は各資格の分野の分け方に合わせてあり、資格どうしで章の番号は対応しません。

10語それぞれの書き方の違い

帰無仮説
3資格とも、差がないとする仮説を棄却できるかを見る点は同じです。G検定の定義だけが「棄却されると対立仮説が採択される」ところまで書いています。統計検定2級は第5章の仮説検定にある用語です。
対立仮説
G検定と統計検定2級は「帰無仮説が棄却されたときに採択される、主張したい内容」と書きます。DS検定の定義は「差や効果があるとして検討する仮説」で、採択される条件には触れていません。
分散
3資格とも、平均からのずれを2乗して平均した、ばらつきの指標です。G検定は、2乗した分だけ単位が大きくなるので標準偏差が単位をそろえた指標になる、という理由まで書いています。
標準偏差
3資格とも分散の平方根です。DS検定と統計検定2級は「元のデータと同じ単位」で表す点を書き、統計検定2級はさらに標準化や偏差値の計算の基準になる点を書きます。G検定は確率分布のばらつきにも使う点を書きます。
平均
3資格とも、全部を足して個数で割った代表値です。G検定は理論上の分布から決まる期待値と区別し、DS検定は外れ値が1つあるだけで大きく変わりやすい点を書いています。
中央値
G検定とDS検定は、データ数が偶数のときは中央2つの平均をとる点と、外れ値の影響を受けにくい点を書きます。統計検定2級は、小さい順に並べた中央の値で、外れ値の影響を平均より受けにくいと書きます。
外れ値
3資格とも、ほかの値から大きく離れた値です。統計検定2級は箱ひげ図でQ1−1.5×四分位範囲より小さい値やQ3＋1.5×四分位範囲より大きい値を候補として示す点を、DS検定は原因を確認して扱いを判断する点を、G検定は測定ミスなどの異常値と概念上は異なる点を書いています。
最小二乗法
3資格とも、残差の二乗和が最小になるように決める方法です。統計検定2級は回帰直線の係数を定める方法として第6章に、DS検定は係数を求める方法として第5章に載せています。
条件付き確率
定義の中身は3資格で同じです。G検定だけが、機械学習のモデルが出力する確率の解釈でも使う点を書いています。統計検定2級は第2章のデータ収集と確率にあります。
期待値
3資格とも、確率変数がとる値を確率で重みづけして平均した値です。統計検定2級は第3章の確率分布に載せ、G検定は大項目8、DS検定は第4章に載せています。

ここでの違いは、各資格の用語集の定義文に書いてある内容の違いです。実際の試験でどう問われるかは、各資格の過去の出題範囲と問題で確かめてください。 混同しやすい用語の組は紛らわしい用語ペア早見表にあります。資格ごとの出題範囲の重なりは6資格の出題分野の重なり一覧で確かめられます。

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執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）