推計値・とは?初心者向けガイド:推計値の基本と使い方共起語・同意語・対義語も併せて解説!

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推計値・とは?初心者向けガイド:推計値の基本と使い方共起語・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)


推計値・とは?

推計値とは、実際の「真の値」がわからないときに、データや統計モデルを使って推定した数値のことです。日常生活やビジネス、科学の場面でよく使われ、正確さはモデルやデータの質に左右されます。推計値には通常、どれくらいの不確実性があるかを示す指標(信頼区間や誤差)が伴います。

推計値と推測の違い

推測は「何となく当たりそう」という感覚に近い言葉ですが、推計値は統計的な計算に基づく「数値」なので、裏づけとなるデータや計算方法が必要です。推計値には数式やモデルが関係します。そのため、ただの直感ではなく、データと前提条件に基づく結論として扱われます。

どうやって推計値を作るのか

代表的な方法には次のようなものがあります。データの平均値を使う「点推定」回帰分析を使ってある変数が別の変数にどれだけ影響するかを推定する母集団を推定するためにサンプルから推測するなどです。推計の基本は、データを観察してルール(モデル)を作ることです。

実例で見る推計値

例として、あるオンラインショップの1日の平均滞在時間を推計するとします。100人のサンプルを観察すると、滞在時間の平均が約4分でした。これをもとに、全体の訪問者の平均滞在時間を「推計値」として推定します。もちろんこのとき、サンプルが偏っていれば結果も偏ります。そこで「信頼区間」や「誤差」を併せて報告します。

不確実性と信頼区間

推計値には必ず不確実性があります。多くの統計的方法では、信頼区間という範囲を使って「この区間に真の値が入る確率」が高いことを示します。例えば「推計値は5.0±0.5(信頼区間)」のような表現です。

実務での注意点

推計値を使うときは、データの出典と時点、使用したモデルの前提、サンプルの大きさを確認しましょう。偏りがあるデータや適切でないモデルを使うと、推計値が大きく間違うことがあります。

表で整理してみる

項目
推計値データとモデルから得られた推定値1日の来客数の推計
実測値実際に測定した真の値実測の来客数
不確実性推計値の誤差や信頼区間±10%

このように、推計値はデータ分析の核となる概念です。正しく使えば現状の理解を深め、未来を予測する強力な手段になります。初心者のうちは“なぜその値が出たのか”という計算過程を追い、根拠となるデータと前提条件を必ず確認しましょう。


推計値の同意語

推定値
データや情報を元に統計手法で推定した数値。真の値が未知のときの推測結果として用いられる。
概算値
正確さを保たずに大まかな値を示す数値。見積もりの基準として使われることが多い。
近似値
実測値と完全には一致しないが、近い値として用いられる数値。計算の近似結果を表す。
推算値
データや前提条件に基づいて推測して算出した値。推計と同義で使われることが多い。
予測値
将来の値を予測して得られた数値。未来の見積りや計画に使われることが多い。
算出値
計算・算出によって導かれた値。関数や式の計算結果として得られる値。
算定値
一定の基準やルールに従って算定・決定された値。公式に沿って確定した値。
見積値
将来の費用や数量を見積って得た値。費用見積りなどで使われることが多い。
推定量
推定を行う際に用いられる量。一般には推定値と同義として使われることもある。
導出値
データを元に導き出した値。分析や計算の過程で得られる結果を指す。

推計値の対義語・反対語

実測値
実際に測定して得られた値。モデルや推計に頼らず、現場で直接取得した値で、推計値の対義となる代表的な値です。
真値
理論上、最も正確とされる“本当の値”。推計値の対義語として使われることが多い、理想的な値を指します。
確定値
検証を経て最終的に決定された値。変更が少なく、確定済みの値というニュアンスがあります。
観測値
観測・計測を通じて得られた値。推計に頼らず、実際の観測結果を示す値です。
実値
実際の値。現実の値を指し、推計値と対になる表現として用いられます。
実数値
実数として表現される値。小数点以下を含む“現実の数値”を指すことが多いです。
現実値
現実に存在する値。理論的な推計値と対照的な“実際の値”を表します。

推計値の共起語

推計値
母集団の未知の特徴を、標本データから統計的手法で推定して得られる代表的な数値のこと。実務では、数値としての推定結果を指します。
観測値
実際に測定・記録されたデータの値。推計値を求めるための元データとなります。
母集団
研究対象となる全体の集合。理論上の全体像を指します。
標本
母集団から抽出した一部のデータ集合。推計や検定の基盤となります
サンプルサイズ
標本に含まれるデータ点の数。大きさが推計の精度に影響します。
推定量
母数を推定するために計算される統計量です。
点推定
母数を1つの値で推定する方法。最も直感的な推定形式です。
区間推定
区間推定の結果として得られる下限と上限の組です。
最尤推定
データが最も説明されるようパラメータを決定する推定法です。
尤度
観測データが得られる可能性を、パラメータの関数として表したものです。
尤度関数
データが与えられたときのパラメータの尤度を表す関数です。
標準誤差
推計値のばらつきを示す標準的な指標。小さいほど推計の精度が高いとされます。
信頼区間
推計値の不確実性を含む区間。通常、一定の信頼度で母集団を含むと解釈します。
回帰分析
変数間の関係性を数式モデルで表し、推計値を得る分析手法です。
線形回帰
従属変数と独立変数の間に直線的関係があるという前提の回帰モデルです。
ロジスティック回帰
確率を予測する回帰モデルで、2値や多値の結果を扱います。
パラメータ
モデルの未知の値。推計対象となります。
点推定値
パラメータの推定結果として1つの値で表示される値です。
ベイズ推定
事前分布とデータから事後分布を用いて推定する統計手法です。
事前分布
推定前のパラメータの確率分布です。
事後分布
データを観測した後のパラメータの確率分布です。
事前確率
推定前に設定するパラメータの確率分布を表します。
事後確率
データ観測後のパラメータの確率です。
A/Bテスト
2つの条件を比較して推計値(効果差)を評価する実験手法です。
p値
帰無仮説が正しいと仮定したとき、現在のデータ以上の極端さが起きる確率です。
検定
仮説の真偽を統計的に評価する手法です。
検出力
効果を検出できる能力、パワーとも呼ばれます。
標本誤差
標本から推定する際に生じる誤差です。
誤差
真の値と推計値の差のことを指します。
欠損値
データに欠けている値のことです。
欠測値処理
欠損データを分析に組み込むための前処理です。
外れ値
他の値と大きく異なる値のことです。
データ前処理
分析前のデータ整理、欠損値補完や外れ値処理などを含みます。
データセット
分析に使うデータの集合です。
モデル
データを説明・予測するための数理的枠組みです。
統計モデル
観測現象を表す数理モデルの総称です。
母平均
母集団の平均値のことです。
母分散
母集団の分散のことです。
標本分散
標本データから推定される分散です。
共分散
2つの変数の共変動の程度を表します。
相関
2変数の関係の強さと方向性を示します。
分布
データが取り得る値とその確率の配置を表します。
正規分布
ベル型の連続分布で、統計学の基本となる分布のひとつです。
データ
観測された情報の集まりです。
推測
観測データから母集団の特性を推し量ることです。
予測
将来の値を予想することです。
予測値
モデルが出す将来の値の推定結果です。
信頼限界
信頼区間の下限または上限のことを指します。
バスト推定
外れ値や分布の仮定違反に対して頑健な推定法です。
サンプル偏り
標本が母集団を代表していない状態を指します。
サンプルサイズ計画
研究開始前に必要な標本サイズを決定する計画です。
ランダムサンプリン
無作為に標本を抽出する方法です。
バイアス
推計値が真の値から系統的にずれる現象を指します。

推計値の関連用語

推計値
データやモデルから算出された、母集団の値の見積もりを指す値。実際の値を推定した結果として得られる数値です。
推定値
母集団の未知の値を、標本データから推定して得られる値。推計値とほぼ同義で使われます。
推定量
母集団の特定のパラメータを推定するために用いられる統計量。例えば標本平均は平均の推定量です。
点推定
母集団の未知の値を1つの数値で推定する方法。信頼区間と対になる概念です。
区間推定
母集団の未知の値が含まれると考える区間を推定する方法で、一般に信頼区間として表されます。
信頼区間
推定値が母集団の真の値を一定の信頼度で含むとされる区間。例: 95%信頼区間。
母集団
研究対象となる全体の集合。推定の対象となる真の値が存在します。
標本
母集団から抜き出した部分集合。推定には標本データを用います。
母平均
母集団の平均値を指します。未知の場合、標本平均で推定します。
母比率
母集団の比率(割合)を指します。未知の場合、標本比率で推定します。
標本平均
標本データの平均値。母平均の推定量として使われます。
標本分布
標本統計量が取りうる分布。推定の精度を知る指標になります。
標準誤差
推定値のばらつきを示す指標。小さいほど推定が安定します。
標準偏差
データのばらつきを示す基準統計量。標本分布のばらつきを理解するのに役立ちます。
バイアス
推定値が真の母数から系統的にずれている性質。偏りのことです。
不偏推定量
期待値が真の母数と等しくなる推定量。長期的には正しい平均を与えます。
最尤推定
データが観測される確率を最大にするパラメータを推定する方法。
最小二乗法
観測値と回帰モデルの予測値の誤差を二乗和が最小になるようにパラメータを推定する方法。
回帰係数の推定
回帰モデルの係数(傾き・切片)をデータから推定する値。
残差
観測値と回帰モデルの予測値の差。推定の精度を評価する指標です。
検定
仮説の正しさをデータに基づいて評価する統計手法の総称。
仮説検定
事前に設定した仮説を、データから棄却できるかどうかを判断する手続き。
p値
観測データが、仮説のもとでどれくらい稀かを表す確率。小さいほど仮説が否定されやすいです。
有意水準
検定で仮説を棄却する際の基準となる閾値。一般に0.05がよく使われます。
信頼度
信頼区間を解釈する際の信頼性の程度。例: 95%信頼度。
事前分布
ベイズ推定で、データを観測する前に設定するパラメータの分布。
事後分布
データを観測した後に、パラメータの確率分布として更新された分布。
ベイズ推定
事前分布とデータから事後分布を作り、パラメータを推定する方法。
ロバスト推定
外れ値や仮定の違いに対して頑健に推定できる方法。
正規分布
多くの推定で前提となりやすい、左右対称で尾部が長すぎない分布。
外れ値
他のデータ点と大きく異なる値。推定値に影響を与えることがある。
独立性
データ点が互いに影響を及ぼさないことを前提とする性質。
識別可能性
モデルのパラメータがデータから一意に決定できる性質。
検出力
統計的検定で真の効果を検出できる能力。

推計値のおすすめ参考サイト


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