G検定 用語解説
平均とは
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。
この記事の目次
まず押さえる結論
平均は、G検定の「大項目8 AIに必要な数理・統計知識」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-07-03。
試験概要(公式)具体例から判断の境界を固める
ばらつきの指標ではなく、データ全体を1つの値に集約する代表値として捉える
あるデータ全体の代表値を1つの値で示したい場面で使う値です。すべての値を合計し、データの個数で割ることで求めます。値のばらつきそのものは表さず、あくまでデータ全体を1点に要約した値です。極端に大きい値や小さい値が混じっていると、その影響を強く受けて代表値としての位置がずれることがあります。同じデータでも中央値のほうが外れ値の影響を受けにくい、という比較で問われることがあります。
- 問題文で見る箇所
- 「合計をデータの個数で割る」という計算手続きが書かれているか、または代表値・中心的位置という語が中心かを確認します。ばらつきや散らばりを問う設問では、平均ではなく分散や標準偏差を候補にします。
- 隣接概念との境界
- 分散・標準偏差はデータがどれだけ散らばっているかを表す指標で、平均はデータをどこに集約するかを表す代表値です。同じデータに対して平均は1つの値ですが、分散・標準偏差はその平均からの離れ方を測るため、両者は対になって使われます。
誤答しやすい選択肢
- 外れ値の影響を受けにくい代表値として平均を選ぶ。外れ値の影響を受けにくいのは中央値で、平均はむしろ外れ値の影響を受けやすい指標です。
- 平均だけでデータの散らばり具合まで説明できるとする。平均は代表値であり、散らばりを示すには分散や標準偏差が別に必要です。
- 度数分布で最も出現回数が多い値を平均と呼ぶ。それは最頻値の定義であり、平均は合計を個数で割った値です。
4段階の判断手順
- 01設問が求めているのが代表値か、ばらつきの大きさかを先に分ける。
- 02代表値であれば、合計を個数で割る計算か、中央に並ぶ値かを読み分ける。
- 03外れ値の影響を受けやすいかどうかで平均と中央値を区別する。
- 04平均が1つの値であることを確認し、分散・標準偏差の説明が混ざっていないか見る。
到達条件: 平均を代表値として説明したうえで、外れ値への強さや分散・標準偏差との役割の違いを言える。
試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
×相関と因果の取り違え(相関があっても因果とは限らない。第3の要因=交絡に注意)。
×ベイズの定理(事前確率を観測で更新する)の理解。
×正規分布の性質(左右対称・釣鐘型・平均と標準偏差の2パラメータ)と他の概念の混同。
関連する確認問題
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 確率・統計
データの中で最も出現頻度が高い値を指す代表値はどれか。
最頻値を選ぶ判断軸は、代表値を「出現回数の多さ」で決めているか、それとも「値の大小や順序」で決めているかである。最頻値はデータの中で最も出現頻度が高い値を指す代表値であり、数値だけでなく順序や間隔を持たないカテゴリカルなデータでも求められる点に他の代表値にはない特徴がある。これに対し平均(合計を個数で割った値)や中央値(順に並べたときの中央の値)はいずれも値の大小関係をもとに計算される代表値であり、出現頻度の高さそのものを基準にしてはいない。度数分布はデータを区間ごとに区切って度数を集計したものであって、1つの代表値を指すという問題の枠組みとは性質が異なる。なお、同じ最頻値が複数存在する多峰性のデータでは、最頻値だけで分布の形を十分に説明できない場合もある。
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 確率・統計
確率変数が取り得る値と、それぞれの値が生じる確率との対応関係全体を表すものはどれか。
確率分布を選ぶには、値そのもの・値から計算される代表値・ばらつきの指標のどれでもなく、値と確率の対応関係を「全体」として答えているかを見極める必要がある。確率分布は確率変数が取り得るすべての値それぞれに生じる確率を対応づけたもので、離散的な値でも連続的な値でも定義でき、取り得る値に対応する確率の合計は必ず1になる。確率変数はこの対応関係の中で値が定まる対象そのもの、期待値はそこから計算される平均的な値、標準偏差はそのばらつきを表す指標であり、いずれも全体像から取り出した一部にすぎない。
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 確率・統計
変数ごとの分散と変数間の相関を考慮し、平均との差が同じでも方向によって距離を変えて外れ値を調べたい。使う距離はどれか。
この事例では「データの分散と相関を加味する距離か」を確認すると、マハラノビス距離とは、データの相関やばらつき方を考慮せず、単純な直線距離だけで2点間の近さを測る指標であるに絞れる。正解は「マハラノビス距離とは、データの相関やばらつき方を考慮せず、単純な直線距離だけで2点間の近さを測る指標である」(誤り)である。マハラノビス距離は、各変数の分散や変数間の相関(共分散)を考慮し、データ全体のばらつき方に応じて距離を測る指標であり、単純な直線距離のみを測るものではない。コサイン類似度・ユークリッド距離・相関係数の説明はいずれも正しい。データの分布を無視するか考慮するかが、ユークリッド距離とマハラノビス距離を区別する最大のポイントである。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 平均を一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、平均に関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: ミナト編集部(運営者情報を見る)