傾向推定
実データにおける傾向を考える前に、無作為データにおける傾向を理解する必要がある。
無作為であることが分かっているデータ列(例えばサイコロを振った結果やコンピュータが生成したランダムな数列)があるとき、その傾向を求めるとゼロ傾向となることはほとんどない。しかし、その傾向が極めて小さいことは予測される。ある決まった程度のノイズを含む決まったサイズ(例えば100個)のデータ列があり、それを多数生成する(例えば10万組)と、その10万組のデータ列から傾向を計算することができ、傾向の分布があることを経験的に知ることになる(右図参照)。その分布は(完全にランダムなら)ゼロを中心とする正規分布となるだろう(中心極限定理)。以上の手順からある程度の統計的確かさ S {\displaystyle S} を設定することができる(95%が典型的だが、より正確には99%、より大まかなら 90%)。そして、 S {\displaystyle S} % の傾向が含まれる範囲を指定する傾向値 V {\displaystyle V} を求めることができる。