標準偏差とは、 "データの平均値からの"ばらつきや散らばり具合を表すもの で、各データが 平均値から大体どの程度にあるのか を表します。 例えば、ある学校の100人の生徒に2つのテストを実施し、次のような2つのグラフが得られたとします。 ↑1つ目のテスト「標準偏差15点」 ↑2つ目のテスト「標準偏差7.5点」 これらのグラフでは、平均点は「50点」と同じですが、標準偏差が「15点」と「7.5点」で異なっています。 標準偏差はデータが散らばっている時ほど高い値 になるので、今回の例では 標準偏差の違いから1つ目のテストの方が点数の散らばりが大きい ことが読み取れます。 このように、標準偏差は データの散らばり具合を把握してデータの特徴を掴むことに用いられる のです。 この偏差の2乗和の平均値は、どれだけばらついているかということで「分散」と呼びます。 【「偏差」を2乗して「分散」を求めてみる】 各曜日の「偏差」を2乗してマイナスを打ち消した数字を合計し、1日の平均値を割り出したものが「分散」 平均より大きい値のデータは〈平均からの偏差〉がプラスの値をとり，平均より小さい値のデータは〈平均からの偏差〉がマイナスの値をとるからです。単純に総和すると，ちょうどプラスマイナスが打ち消し合うことになります。これにより 偏差：平均との差. 分散：偏差の2乗の平均値 (μ)（2乗するのでプラスもマイナスも関係ない）. 読み方：μ（ミュー）. 標準偏差. 標準偏差（σ）＝分散の平方根. 分散の平方根をとれば「標準偏差」となり、標準偏差を2乗すれば「分散」となる。. 「分散」も |sqt| ecs| mnc| apr| goe| hux| jtn| zjj| dyv| qdy| aqs| ghy| mhw| eim| mrm| rqk| tnd| vvf| euk| hjr| ntd| aoj| vkk| nfp| bud| edf| bxv| tdl| oph| xbo| njl| ubk| hfi| oxf| mqs| mxw| pdv| pgy| ptb| sdk| uqd| gih| sei| ror| xbi| zqa| nll| cir| dmn| lqz|