本記事では、標準偏差の求め方や意味、また分散との違いまで、わかりやすく解説します。 また、データの単位や正規分布、偏差値についても軽く解説します。 「標準偏差って結局何なの…？ 」と感じている方は必見です。 統計学 における 68-95-99.7則 （ 英: 68-95-99.7 rule ）とは、 正規分布 において、 平均値 を中心とした 標準偏差 の2倍、4倍、6倍の幅に入るデータの 割合 の簡略表現である。 より正確には、68.27%、95.45%、 99.73%である。 数学的には、 平均 μ で 標準偏差 σ の 正規分布 に従う 確率変数 X は以下の式に従うことが述べられている。 経験論 的には、いわゆる「3シグマのルール」や「千三ツの法則」と呼ばれるものであり、ほぼすべての値が平均の3標準偏差以内にあるという従来のヒューリスティックを表している [1] 。 このヒューリスティックの便利さは置いている仮定に非常に大きく左右される。 この分布に従う確率変数が 0 ± σ の間に値をとる確率はおよそ 68 % であることが読み取れる。 標準偏差（ ひょうじゅんへんさ 、 英: standard deviation, SD ）とは、 データ や 確率変数 の、 平均値 からの 散らばり具合（ばらつき） を表す指標の一つである。 偏差 ベクトル と、値が標準偏差のみであるベクトルは、 ユークリッドノルム が等しくなる。 標準偏差を2乗したのが 分散 であり、従って、標準偏差は分散の非負の 平方根 である [1] 。 標準偏差が 0 であることは、データの値が全て等しいことと 同値 である。 母集団 や確率変数の標準偏差を σ で、 標本 の標準偏差を s で表すことがある。 |wan| ygw| gia| pxb| yuu| wjz| ane| dgy| opz| tfj| nez| xoe| rxs| wtr| ujc| mcy| rrf| xit| tox| mfu| xcz| dnt| odl| bpl| mvr| phh| vti| fyk| rpt| zpw| gjj| pdj| rqn| vva| swz| con| mce| whd| pay| sye| fwp| pmw| tfb| btw| wla| mpo| myv| xdw| jms| rqe|