連続変数の要約

データ総数, 数値データの個数, 最小値, 第1四分位数, 中央値, 第3四分位数, 最大値, 四分位範囲, 外れ値, 平均値, 分散 (不偏分散), 標準偏差 (不偏標準偏差), 標本分散, 標本標準偏差, 平均の標準誤差, 歪度, 尖度 を計算します。

• ヒストグラム: データの分布を視覚化します。各ビン（区間）にデータがどれだけ含まれているかを示します。
• 箱ひげ図: データの分布、中央値、四分位数、外れ値を視覚化します。
• バイオリンプロット: 箱ひげ図の分布情報に密度情報を加えたグラフです。データの密度分布を同時に示します。
• ランクプロット: 各データ点の順位をプロットします。データの順序関係を視覚化します。
• 累積分布関数プロット: ある値以下のデータ点の割合を示します。データの累積分布を視覚化します。
• 正規確率プロット: データが正規分布に従っているかを視覚的に評価します。データの正規性を確認するために使用されます。

• Kolmogorov-Smirnov検定: データが特定の確率分布（多くの場合、正規分布）に従っているかを検定します。経験分布関数と理論分布関数の最大偏差を評価します。特にサンプルサイズが大きい場合に有用です。クラウド R で分析します。
• Shapiro–Wilk検定: データが正規分布に従っているかを検定します。正規分布の適合度をテストします。クラウド R にて分析します。
• Smirnov-Grubbs検定: 外れ値を検出するための検定です。データセットから極端に離れた値を識別します。クラウド R にて分析します。