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スプレッドシートで燃費データを蓄積していくと色々統計処理も出来ます。
・平均燃費。
・総合平均燃費(総走行距離/総消費燃料)
・百円あたりの走行距離。
・最大燃費。
・最小燃費。
・一日あたりの走行距離
・ガソリン代の変遷。
・燃費のばらつき。
今回は燃費のばらつきを統計処理しました。
・平 均: 8.2km/L
・最 大:13.6km/L
・最 小: 5.9km/L
・標準偏差: 1.3km/L
グラフは99回の燃料補給毎の燃費(km/L)から平均値、標準偏差σを求め、平均値を中央値として正規累積分布関数に換算したモノです。
統計上燃費 8.2±1.3km/Lが68%、2σとなる8.2±2.6km/Lが95%、3σとなる8.2±3.9km/Lが99.6%です
つまり普通に走っていると5.6~10.8km/Lが95%って訳です。
すると最大値13.6km/Lは?これは高速道路の走行なので条件が他のモノと異なります。つまり異常データに成るわけですね。
理由がはっきりしているとこういう異常データはたまにしかでないことがわかります。
ところが何度も理由がはっきりしないのに異常データがでた場合、この異常データの誘因を探ると発明につながります。
ちまたの怪しいグッズ(燃費改善など)装着は統計処理すると誤差範囲内にはいるかも知れません。
・平均燃費。
・総合平均燃費(総走行距離/総消費燃料)
・百円あたりの走行距離。
・最大燃費。
・最小燃費。
・一日あたりの走行距離
・ガソリン代の変遷。
・燃費のばらつき。
今回は燃費のばらつきを統計処理しました。
・平 均: 8.2km/L
・最 大:13.6km/L
・最 小: 5.9km/L
・標準偏差: 1.3km/L
グラフは99回の燃料補給毎の燃費(km/L)から平均値、標準偏差σを求め、平均値を中央値として正規累積分布関数に換算したモノです。
統計上燃費 8.2±1.3km/Lが68%、2σとなる8.2±2.6km/Lが95%、3σとなる8.2±3.9km/Lが99.6%です
つまり普通に走っていると5.6~10.8km/Lが95%って訳です。
すると最大値13.6km/Lは?これは高速道路の走行なので条件が他のモノと異なります。つまり異常データに成るわけですね。
理由がはっきりしているとこういう異常データはたまにしかでないことがわかります。
ところが何度も理由がはっきりしないのに異常データがでた場合、この異常データの誘因を探ると発明につながります。
ちまたの怪しいグッズ(燃費改善など)装着は統計処理すると誤差範囲内にはいるかも知れません。