average・とは？初心者でも分かる平均の基本と使い方ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

averageとは何か

average は英語で『平均』を意味します。日本語では 平均値 と呼ぶことが多く、データを要約する代表的な指標のひとつです。この記事では中学生にも分かるように 算術平均 を中心に、中央値 や 最頻値 との違い、計算の方法、そして実生活での使い方を解説します。

1) 平均の種類と違い

データの代表値として使われるものは主に 算術平均、中央値、最頻値 の三つです。算術平均は全ての値を足してデータの個数で割る計算で、データがほぼ対称に広がっているときに最も分かりやすい指標です。

2) 算術平均の計算方法

実際の計算はとても簡単です。データが 2, 4, 6 の場合、(2 + 4 + 6) ÷ 3 = 4 となり、算術平均は 4 になります。

手順の具体例を挙げます。

1) 全てのデータを足す。

2) データの個数を数える。

3) 合計を個数で割る。

この手順で 算術平均 を求めることができます。

3) 中央値と最頻値の違い

中央値はデータを小さい順に並べ、中央にくる値を選びます。データが偶数の場合は中央の二つの値の平均をとることもあります。最頻値はデータの中で最も頻繁に現れる値です。

4) 実生活での使い方のコツ

平均値は外れ値に影響されやすい点が重要なポイントです。極端に大きい値や小さい値が混ざると、全体の平均が実態より大きく動くことがあります。学校の成績、天気の記録、家計の支出など、用途に応じて 中央値 や 最頻値 を使うべき場面を選ぶと良い結果につながります。

5) 演習と例題

演習1: データセット A は 3, 7, 5 の 算術平均 を計算します。式は (3 + 7 + 5) ÷ 3 = 5 です。

演習2: データセット B は 1, 2, 2, 3, 9 です。中央値は 2 と 3 の間の値の平均で 2.5 になります。実務では小数点以下の扱いが必要になる場面も多いです。

まとめ

平均には 算術平均、中央値、最頻値 の三種類があり、データの性質に合わせて使い分けることが大切です。算術平均は覚えやすく日常生活にもよく使われますが、外れ値に注意し、場合によっては中央値と併用することでより正確な判断ができます。

データ	値
データセットA	2, 4, 6
算術平均	4
データセットB	1, 2, 2, 3, 9
中央値	2.5

averageの関連サジェスト解説

load average とは: load average とは、コンピュータのCPUの仕事の量の目安を示す指標です。主にUnix系のOSで表示され、1分・5分・15分の3つの平均値として現れます。この値は、最近の時間で実行可能な状態にあったプロセスの数の平均を表しています。実行可能な状態とは、すぐにCPUを使える状態のことと、I/O待ち時間で動かない状態を含む場合があります。つまり現在どれくらいの仕事が待っているかの目安であり、必ずしもCPUの使用率そのものを示すわけではありません。解釈のコツはコア数と比較することです。たとえば4コアのPCではload averageが約4ならCPUはほぼ空きがなく、全コアが使われている状態です。3や4より少ないと余裕があり、8以上だと処理が長く待たれている可能性が高くなります。ただしこれは単純な比率ではなく、実行中のプログラムの性質にも左右されます。実際の値を確認するにはuptimeやtopなどのコマンドを使います。uptimeには三つの値としてload averageが表示され、topでは画面の上部に1分・5分・15分の数字が並びます。Linuxではproc/loadavgというファイルにこれらの値があり、スクリプトで自動的に取得することもできます。Windowsには同じ指標はありませんが、代わりにCPU使用率や応答速度を総合的に見る方法があります。ロードアベレージはシステムの健康状態の指標のひとつです。高すぎる場合は負荷を下げる工夫が必要で、原因としては長時間走る処理のタイミング、ディスクI/Oの待ち時間、メモリ不足によるスワップの増加などが考えられます。解決には原因の特定と不要なプロセスの終了、クエリの最適化、ディスクの性能改善、メモリの追加などが挙げられます。
moving average とは: moving average とは、過去 n 日のデータの平均をとって、データの動きを滑らかに見せる方法です。株価の推移や気温の変化、売上の変動など、時間とともに変わる値を分析するときに使われます。単純移動平均（SMA）と指数移動平均（EMA）の二つがよく使われ、どちらも「最近のデータよりも過去のデータを平均して求める」という基本は同じです。計算のしくみをかんたんに知ろう。SMAは直近n日分の値を足してnで割るだけです。例えば5日間の株価が 10, 12, 11, 13, 12 なら SMA5 = (10+12+11+13+12)/5 = 58/5 = 11.6 となります。EMAは最近の値により多くの重さを与える方法で、数式は少しだけ難しくなりますが、基本の考え方は「新しい情報を少しだけ早く反映させる」ことです。この移動平均線をグラフに表示すると、日々の細かな上下が和らぎ、大きなトレンドが見えやすくなります。例えば株価が移動平均線より上で推移していれば上昇の傾向、下であれば下降の傾向と判断することが多いです。ただし、移動平均は過去のデータを使う“遅れ”のある指標なので、単独で未来を予測するものではありません。今後の値動きを確実に予測するためには、他の情報と組み合わせて使うことが大切です。SMAとEMAの違いについても覚えておくと良いです。SMAは全てのデータを同じ重さで平均しますが、EMAは最近のデータに重さを多く与えます。これによりEMAは新しい情報に敏感で、短期的な変動を捉えやすくなります。使い方のヒント:- 長期と短期の期間を組み合わせて、トレンドの方向を判断する。- 価格が移動平均線を上抜けると買いシグナル、下抜けると売りシグナルとみなすことがある。- 期間を変えて複数の移動平均を重ねて分析することも有効です。実生活での練習方法:- ExcelやGoogle SheetsでSMAを作るには、=AVERAGE(範囲) を使います。EMAは標準関数としてはすぐには出てこないことが多いので、最近のデータを重視する計算式を自分で作るか、チャート機能の移動平均設定を使います。moving average とは、データを滑らかにしてトレンドを見やすくする基本的な道具です。SMAとEMAの違いを押さえ、遅れの性質を理解して他の情報と合わせて使えば、データ分析や学習の助けになります。
weighted average とは: weighted average とは、データの中である要素に対して重要度を示す重みをつけて平均を取る方法です。普通の平均、つまり算術平均はすべてのデータに等しい重みを与えますが、weighted average では各値に w_i という重みをかけ、その重みの合計で割ることで全体の平均を出します。式は (sum w_i * x_i) / (sum w_i) です。重みの合計が 1 になるよう正規化して使うこともあり、その場合は分子だけを足していきます。実世界では成績の配点、購買データの重要度、アンケートの回答の影響度などで使われます。具体的な例を見てみましょう。ある科目の成績を評価するとき、数学の点数が90で重み3、科学が80で重み2、美術が70で重み1の場合、分子は 90*3 + 80*2 + 70*1 = 500、分母は 3+2+1 = 6 なので weighted average は約83.3点になります。このように重みを設定することで、重要な科目の得点が全体の平均により大きく影響します。日常の例としてはテストの比重や予算配分、複数の商品の価格比較などにも使えます。重みは実際の重要度を反映させることが大切で、100 点満点の成績なら重みの総計を 100 として扱うことも一般的です。
general average とは: general average とは、英語圏の言い方を日本語に直すと“算術平均”のことを指します。日常では“一般的な平均値”という意味で使われることもありますが、正式にはすべての値を足してデータの個数で割る計算方法を表します。算術平均の良い点は、データ全体の水準をひとつの数値でまとめてくれる点です。計算方法はとてもシンプルで、例としてあるクラスのテスト得点が 60, 72, 78, 90, 66 の場合、これらを足すと 366、データの個数は 5 なので 366 ÷ 5 = 73.2 となります。端数は四捨五入して表示することも、小数点以下をそのまま使うこともあります。総じて“平均”はデータの中心を表す指標ですが、極端に高い値や低い値（外れ値）が混ざると平均値が実態と合わなくなることがあります。そのため、必要に応じて中央値（データを並べて中央の値を取る方法）や加重平均（データごとに重みをつけて平均をとる方法）を使い分けることも大切です。実生活では、成績の平均、クラスのテストの平均点、週間の平均気温など、身近な場面で算術平均を活用します。
rolling average とは: rolling average とは、一定の期間でデータを平均して、データの動きを滑らかに見るための考え方です。身近な例として天気や株価のような変動があるデータを扱うとき、日々の数値の振れ幅が大きいと全体の傾向を読みづらくなります。そこで、過去の一定期間の値を平均してなだらかな曲線を作るのが移動平均の基本です。窓と呼ばれる期間を決めて、毎日新しいデータが入ると古いデータを抜いて新しい窓の平均を計算します。たとえば7日間の窓なら、今日の値は過去7日間の合計を7で割って求めます。こうすると短い期間のノイズが減り、全体の方向性が見えやすくなります。窓の幅を大きくすると反応は遅くなり、長期的なトレンドがわかりやすく、窓を小さくすると急な変化にも敏感に反応します。初心者は7日や30日程度の窓から試してみて、データの特徴に合わせて窓幅を調整してみましょう。移動平均は天気の予測、株価の動き、売上の推移など、さまざまな場面で使われます。覚えておくコツは、窓幅を固定して比較することと、結果だけで判断せず他の指標と組み合わせて分析することです。
excel average とは: excel average とは、Excelの関数のひとつで、選んだ範囲の数字の平均を計算してくれる機能です。平均とは、複数の数値を足して、その個数で割った値のことを指します。例えばテストの点数が50、70、90なら合計210を3で割って70になります。セルに =AVERAGE(A1:A3) と入力すると、A1からA3の範囲の数値の平均を求めてくれます。数字以外の文字や空欄は自動的に無視され、数値として扱われるセルだけが計算対象です。もし範囲に数値が全く含まれていない場合は、結果として #DIV/0! というエラーが表示されます。AVERAGEA は TRUE や FALSE も数値のように扱い、平均を取ります。例えば =AVERAGEA(B1:B5) と入力すると TRUE や FALSE を含めた範囲の平均が出ます。複数の条件で平均を取りたいときには AVERAGEIFS を使います。例えば =AVERAGEIFS(平均範囲, 条件範囲1, 条件1, 条件範囲2, 条件2) の形で書き、条件を満たすセルだけを対象にします。空白セルや文字は基本的に除外されますが、エラー値が入っていると計算結果が崩れることがあります。エクセルの使い方としては、範囲を選択して Enter を押すだけでも平均は表示されますし、ドラッグで範囲を広げると自動的に更新されます。さらにステータスバーを活用すると、セルを選択している間に平均・合計・個数などをすぐに確認でき、作業のスピードが上がります。初心者の人は、まず =AVERAGE で基本を覚え、次に AVERAGEA、AVERAGEIF、AVERAGEIFS の違いと使い分けを練習すると良いでしょう。これを身につけると、学校の成績データや部活動のデータなど、日常のデータ集計がぐんと楽になります。
exponential moving average とは: exponential moving average とは、過去の値の平均をとる方法の一つで、最近のデータにより大きな重みを置く移動平均のことです。SMA（単純移動平均）との違いは、過去すべてのデータを同じ重さで扱うかどうかです。SMAは期間内の全データを等しく平均しますが、EMAは新しいデータほど重く扱います。これにより、最近の価格変動をより早く反映します。計算の仕組みは次のとおりです。今日のEMAを求めるには、前日のEMAと今日の価格を組み合わせます。具体的には、EMA_today = alpha × price_today + (1 − alpha) × EMA_yesterday です。ここで alpha は 2 / (N + 1) で、N は期間を表します。例えばN=12なら alpha は約0.1538になります。初期値は通常、データの最初の日の価格や最初のEMAを使うことが多いです。EMAは株価チャートでトレンドを見分けるのに役立ちます。上昇トレンドではEMAがなめらかに上がり、下落トレンドでは下がります。短期のEMAと長期のEMAを一緒に使い、短期が長期を上抜けると買いシグナル、下抜けると売りシグナルとよく言われます（クロスオーバー戦略）。ただし、EMAは過去のデータを基に作られるため、遅れて反映することがある点には注意しましょう。感度を上げたいときはNを小さく、落ち着いた動きを見たいときはNを大きくします。初心者はまずN=10～12程度から始め、Excelやスマホのアプリ、あるいはPythonのPandasなどで計算してみると理解が進みやすいです。日々のデータを少しずつ更新していく感覚で、EMA の動きに慣れていきましょう。
cpu load average とは: cpu load average とは、コンピューターがどれくらい忙しく待ち行列になっているかを示す指標です。主に Unix 系のOS で使われ、1分・5分・15分の3つの値として表示されます。これらの値は uptime コマンドや top コマンド、または /proc/loadavg というファイルを見れば知ることができます。load average は、実行可能状態のプロセスの数と、実際にI/O待ちなどで CPU を奪われている待ち状態のプロセスの平均をとったものです。つまり、CPU がすぐに作業を始められるかどうかを示す指標です。例え話: パソコンに4つの机があると想像してください。load average が 2.0 なら、机は半分の空きがあり、2つの仕事が今すぐ動ける状態、という感じです。load average が 4.0 なら、机が満席で、待ちの人が出てくる状態。4.5 以上になると、待ち行列が長くなり、作業が遅く感じることがあります。実際の使い方: 1分・5分・15分の値を見て、短い間だけ高いのか、長い間高いのかを判断します。CPUコアの数と比較するのもコツです。コアが4つなら load average が 4.0 ならちょうど良い、8.0 なら待ち行列が長いというサインです。見る場所: Linux なら cat /proc/loadavg で直接数値を確認できます。top や htop のヘッダにも表示されます。注意点: CPUの使用率（%）とは別物です。高い load average が必ずしも CPU 使用率が高いとは限らず、I/O待ちが増えると値が上がることがあります。結論: cpu load average とは、パソコンがどれくらい待ち行列で忙しいかを教えてくれる3つの値です。定期的にチェックして、長時間高い場合は不要なプログラムを閉じるなどの対策を考えましょう。
shape average とは: shape average とは、英語の shape（形）と average（平均）を組み合わせた言葉で、分野によって意味が少しずつ異なる専門用語のように見えます。特に画像処理や形状データを扱う分野では、「複数の形を並べて、それらの形の平均的な形を作ること」を指して使われることが多いです。つまり、いくつかの形から“共通の形”や“代表的な形”を取り出す作業のことをmeaningします。むずかしく聞こえますが、身近な例えで考えると、たくさんの輪郭をそろえて真ん中にあるような形を作るイメージです。 shape average とは単独の公式名詞というよりも、データ処理の流れの中で使われる考え方です。具体的な使い方としては、以下のような場面で登場します。- 形状の平均を取りたいとき：複数の図形の輪郭点をそろえ、共通の点ごとに座標を平均して新しい“平均形状”を作る。- 画像や動画のテンプレート作成：似た形のものの代表的な形をテンプレートとして用意する際に使われます。- 3Dモデリングや医療画像：複数のサンプルから平均形状を作ることで、標準形状や異常の比較材料にします。どうやって計算するの？というと、基本は次の4つのステップです。1) 対応づけを作る：各形状の“対応点”をそろえ、同じ意味を持つ点同士を対応させます。2) 位置と向きの揃え：形状がずれていたり回転していたりするのを、平行移動・回転・縮尺でそろえます（これをProcrustes分析ということもありますが、専門的な話はここでは割愛します）。3) 各点の平均をとる：対応した点ごとに、それぞれの座標の平均値を計算します。たとえばある点 j の x 座標は各形状の x の平均、y 座標は y の平均、といった具合です。4) 平均形状の取り扱い：得られた平均点をつないで“平均形状”を描いたり、他の形状との比較に使います。例え話で覚えると、たくさんの紙に同じ形の図を描いて、それぞれの図の鼻の位置や口の位置を一列に揃え、鼻の位置の平均、口の位置の平均をとっていくと、全体の真ん中にある標準的な顔の形ができる、という感じです。もちろん現実では形状の細かな差をどう並べるか、どの点を対応づけるか、など細かい工夫が必要ですが、基本の考え方はこの“形の平均を作る”プロセスです。shape average という言葉は、数学の教科書に必ず出てくる公式用語というより、現場のデータ処理で“平均形状”を作る手法を表す言い方として使われることが多いです。検索時には「平均形状」「形状の平均」といった日本語の表現と一緒に出てくることもあるので、意味を取り違えないように context を見るとよいでしょう。